Github에서 Private Repository에서 pull, push 하려면 비밀번호가 아니라 토큰이 필요하다.따라서 토큰을 발급받으려면 Settings > Developer Settings > Personal access tokens 를 통해서 발급받으면 된다.하지만, 매번 토큰을 입력하는 것이 매우 귀찮다..따라서 이것을 자동으로 push하기 위해선 ssh로 설정을 해주어야한다.먼저 아래의 명령어를 통해서 ssh 를 발급한다.ssh-keygen -t ed25519 -C "example@example.com"그리고 해당하는 pub 키의 내용을 복사한다.cat ~/.ssh/id_ed25519.pub그리고 Settings > SSH and GPG keys 에서 키를 생성한 후, 복사한 pub 키를 붙여..

아래의 절차에 따라 진행하면 될 것 같다.https://onnxruntime.ai/docs/build/eps.html#nvidia-jetson-tx1tx2nanoxavierorin Build with different EPsLearm how to build ONNX Runtime from source for different execution providersonnxruntime.ai1. 먼저 onnxruntime의 레포지토리를 클론한다.2. cuda 11.8이 기본 버전인데, 초기에 jetpack 5.x를 설치하면 cuda11.4가 설치되어 있기 때문에 cuda11.8로 업데이트를 해주어야한다. 원래라면 jetpack을 다시 설치해야하지만, 11.4에서 11.8은 그냥 소프트웨어만 업데이트할 수 있다고..

문제 상황Python, PyQT에서 dlib을 사용해서 얼굴 인식을 했을 때, fps가 30 정도 나오는데, C++, QT에서 dlib을 사용해서 얼굴 인식을 진행하면 fps가 5-6정도 나오는 문제가 있었음. 분명 동일한 코드인데?그래서 우선 dlib을 사용하지 않은 경우 fps를 측정해보았다.문제를 간단하게 생각하기 위해 아래와 같은 코드를 작성하였다.#include #include #include int main { // 화면 캡쳐를 위한 VideoCapture 객체 cv::VideoCapture cap$0$; // 0은 기본 카메라 장치, 화면 캡처 시에는 다른 방법이 필요할 수 있습니다 if $!cap.isOpened($) { std::cerr > frame; ..

먼저 맥북에 xquartz를 설치한 후, 실행시켜야함brew install --cask XQuartzopen -a XQuartz그리고 젯슨에서 맥북을 인식할 수 있도록 환경변수 등을 설정export :0xhost +그 이후, ssh로 접속 후, x11 forwarding이 잘 되는지 확인ssh -X -Y xclock

파이썬을 이용해서 face_recognition, dlib을 이용해서 얼굴인식 프로젝트를 수행한 후, 그것을 C++로 옮기는 과정에서 dlib 라이브러리 빌드 오류가 발생했다. 정확히는 얼굴 인식 모델을 불러올 때, cuda 버전의 불일치로 인해서 발생하는 오류 였다. 파이썬에서는 문제 없이 잘 되는데 오류가 발생해서 굉장히 곤란했다. void FaceRecognitionWorker::loadModels { faceDetector = get_frontal_face_detector; deserialize$"../asset/dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat"$ >> faceRecognitionModel;}terminate called after th..

Jetson Nano에서 Libtorch를 사용하기 위한 과정을 복기중요한 것은 Pytorch에서 Libtorch를 제공하는데, 그것은 x86-64 아키텍쳐 기준이므로 라즈베리파이, 젯슨과 같이 arm64 아키텍쳐인 경우 새롭게 빌드를 해주어야한다. 세부적인 과정은 Pytorch Official 페이지를 참고했다.git clone -b v2.0.0 --recurse-submodule https://github.com/pytorch/pytorch.gitmkdir pytorch-buildcd pytorch-buildcmake -DBUILD_SHARED_LIBS:BOOL=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=Release -DPYTHON_EXECUTABLE:PATH=`which python3` ..