CV / MoveNet

MoveNet Thunder

MoveNet Thunderは、Lightningよりも大規模なモデルで姿勢推定を提供します。

メモリ
2GB+
精度
JetPack 5/6

使用しているデバイスを選択してください。セットアップガイドとドキュメントがそれに応じて更新されます。

はじめる

デプロイ
python3 -m pip install -U jetson-examples && reComputer run MoveNet-Thunder

モデル詳細

Jetsonワンコマンドデプロイ

Getting StartedブロックのコマンドをJetsonまたはreComputer Jetsonデバイス上で直接実行します。

bash
python3 -m pip install -U jetson-examples && reComputer run <demo-name>

このコマンドはPyPIからjetson-examples Pythonパッケージをインストールまたはアップグレードし、reComputer CLIを通じて選択したデモスクリプトを実行します。

要件

  • NVIDIA JetsonまたはreComputer Jetsonデバイス。
  • 選択したデモがサポートするJetPack/L4Tバージョン。
  • PyPIパッケージ、Dockerイメージ、モデル重み、またはデモで使用される外部アセットのためのインターネットアクセス。
  • 選択したデモがコンテナを使用する場合、DockerおよびNVIDIAコンテナランタイム。
  • 選択したデモに十分なディスク容量とメモリ。モデルカードには、デモ設定から判明している場合の主要なリソース要件が記載されています。

ワークフロー

  1. 実行ダイアログまたは詳細ページからデプロイコマンドをコピーします。
  2. 対象のJetsonデバイス上のターミナルで実行します。
  3. デモスクリプトによって表示されるプロンプトに従います。
  4. デモがWeb UIまたはAPIサービスを起動する場合、ターミナルに表示されたURLを開きます。

注意事項

  • reComputer run <demo-name>は、利用可能な場合に最初にデモのinit.shを実行し、次にrun.shを起動します。
  • デバイス上のすべてのパッケージ化されたデモを確認するには、以下を実行します:
bash
reComputer list
  • クリーンアップスクリプトが存在する場合にデモデータを削除するには、以下を実行します:
bash
reComputer clean <demo-name>

入力と出力

入力: カメラまたは動画フレーム。出力: 人物キーポイント。