Nvidia Jetson Deepstream python sample app configuration(엔비디아 젯슨 딥스트림 파이썬 샘플 앱 구성)

딥스트림 5.0을 처음 깔게 되면, 뭐부터 시작해야 하나, 라고 생각을 하다,

C++로 된 sample app이 있는것을 알게 된다.

 

하지만 C++로 개발하는건 너무 가혹하기 때문에, 

우리는 Python을 활용한다.

 

github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_python_apps

 

/opt/nvidia/deepstream/deepsteram/sources 디렉토리에 본 깃헙을 클론하고,

readme에 써져 있는 대로 실행하면, C++앱을 실행한 것과 똑같은 내용이 나온다.

 

여기서 여러가지 테스트 디렉토리들이 있는데, 우리는 주로 deepstream-test3를 활용할 것이다.

왜냐면 deepstream-test3가 rtsp 스트림을 받기 때문이다.

 

deepstrea-test3에서는 

deepstream_python_apps/apps/deepstream-test3/dstest3_pgie_config.txt 를 잘 살펴보아야 한다.

 

pgie는, primary gie(GPU Inference Engines)의 약자이며,

sgie1는 1st secondary gie, sgie2는 2nd secondary gie의 약자이다.

 

docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_plugin_gst-nvinfer.html

model-file, model-engine-file, num-detected-classes,batch-size, net-scale-factor 등등

 

여기서 가장 중요한 parameter중 하나는 infer-dims인데,

아무리 큰 resolution이 들어와도 이 resolution으로 변화해서 보여준다.

 

resolution이 크면 이미지처리에 시간이 굉장히 많이 걸리기 때문에

굉장히 중요한 parameter라고 볼 수 있다.

 

ex) infer-dims=3;224;224  (channel; height; width)