演習 - NVIDIA DeepStream サンプル アプリケーションを実行する

  • 15 分

NVIDIA DeepStream の依存関係と SDK をインストールしたので、付属の DeepStream サンプル アプリケーションの使用を開始できます。

  1. /opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples に移動します。 多くのサンプル アプリケーションと構成があるのがわかります。 deepstream-app サンプルに移動し、サンプル アプリケーションの 1 つを起動します。

    次のコマンドでは、source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt の構成を使用して、deepstream-app を起動します。

    cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream/samples/configs/deepstream-app
deepstream-app -c source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt

    deepstream-app により、実行エンジンの構築が開始されるはずです。 指定された構成で定義されているモデル メタデータが使用されます。 使用可能なハードウェアによっては、このプロセスに数分かかる場合があります。 結果のエンジン出力のキャッシュにより、連続する実行で実行速度が向上します。

    構成ファイルの名前から、サンプルの内容を少し予想できます。 source4_1080p_dec_infer-resnet_tracker_sgie_tiled_display_int8.txt サンプルでは、次のことを行います。

    • 4 つの 1080p ビデオ ソースをデコードし、(人、自転車、車両、道路標識を検出するために) プライマリ GPU 推論エンジンとして ResNet を使用して推論を適用する。
    • 物体追跡を採用し、(車両の作成、色付け、モデリング用に) セカンダリ GPU 推論エンジンを使用する。 このエンジンでは、(推論処理時間を高速化するために) int8 精度を使用してタイル表示で結果をレンダリングします。

    表示はこのようになるはずです。

    実行中の DeepStream SGIE 構成を示すスクリーンショット。

    タイル表示でいずれかのソースを選択することで、検出された物体に割り当てられたラベルを表示できます。 そうすると、物体に関するもう少し詳しい情報が表示されます。 タイル表示に戻るには、アプリケーション ウィンドウ内の任意の場所を右クリックします。

    ラベル付きの DeepStream SGIE 構成を示すスクリーンショット。

DeepStream サンプル アプリケーションを確認したので、いくつかの変更を加え、その動作をカスタマイズできます。