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코딩 테스트를 준비해볼 생각도 있고, 코드 자체를 너무 안만진지 오래된것 같아서 자료 구조부터 다시 공부해보려고 했습니다. 언어는 C++이 가장 익숙했기 때문에, 그대로 C++ 준비하려고 하였는데, 파이썬처럼 Jupyter notebook에 코드와 함께 마크다운으로 정리하면서 공부하면, 나중에 복습할때도 좋을 것 같아서, 관련 자료를 찾아봤는데, Xeus-Cling 이라는 Jupyter 커널을 발견했습니다. https://github.com/jupyter-xeus/xeus-cling GitHub - jupyter-xeus/xeus-cling: Jupyter kernel for the C++ programming language Jupyter kernel for the C++ programming lan..

Github Repo https://github.com/minvamos/Jetson_Detection_System GitHub - minvamos/Jetson_Detection_System: Real-time object detection using Jetson Nano 2GB and Yolov5 custom models Real-time object detection using Jetson Nano 2GB and Yolov5 custom models - GitHub - minvamos/Jetson_Detection_System: Real-time object detection using Jetson Nano 2GB and Yolov5 custom models github.com Why? Before p..

일본 교환학생 중, 3학년 프로젝트로 Jetson Nano를 이용한 팀 프로젝트를 진행하였습니다. Yolo를 이용한 Object detection을 구현하려고 했는데, Yolo를 그대로 이용하면, Jetson Nano의 낮은 하드웨어 스펙 때문에, 성능이 매우 저열했습니다. (nano 모델인데도, 모델 로딩에 5분, FPS는 약 3~4 정도 나옴.) 따라서 TensorRT를 이용하여, Jetson Nano에 최적화 하는 과정을 거쳤습니다. What is TensorRT? TensorRT란, NVIDIA CUDA® 병렬 프로그래밍 모델을 기반으로 구축된 SDK로, 모델을 NVIDA GPU에 맞게 최적화 시켜, 추론 속도를 수십배 가량 향상시켜주는 엔진입니다. Python을 API 단계에서 지원하므로, 저처..