9.8 物体検出

Docker 使用方法のリファレンス: モジュール 3.7 Docker

Isaac ROS 物体検出ネットワークリンク: https://nvidia-isaac-ros.github.io/repositories_and_packages/isaac_ros_object_detection/index.html

概要

Isaac ROS 物体検出には、物体検出を実行するための ROS 2 のソフトウェアパッケージが含まれています。Isaac ros rtdetr、Isaac ros dectnet、isaac ros yolov8 はそれぞれ、バウンディングボックスを使用して入力画像を空間的に分類する方法を提供します。分類は対応する構造の GPU 加速モデルによって実装されます:

isac ros rtdetr: RT-DTR モデル

isac ros dectnet: DetectNet モデル

isac ros yolov8: YOLOv8 モデル

出力予測を使用して、画像内の物体の存在とその空間的位置を理解することができます。

クイックスタート

開発を簡素化するために、主に Isaac ROS Dev Docker イメージを使用し、その上でデモンストレーションを実行します。このデモンストレーションでは、rosbag ファイルを再生してカメラからのデータストリームをシミュレートするため、カメラデバイスをインストールする必要はありません。

実際のハードウェア上または接続されたカメラでワークフローを実行する予定の場合は、サポートされているカメラ設定について Isaac ROS の公式ドキュメントを参照してください。

ターミナルを開き、ワークスペースに移動し、Isaac ROS 開発コンテナに入ります。

bash

cd ${ISAAC_ROS_WS}/src

cd ${ISAAC_ROS_WS}/src/isaac_ros_common && \
./scripts/run_dev.sh

次の起動コマンドを実行します:

bash

ros2 launch isaac_ros_examples isaac_ros_examples.launch.py launch_fragments:=detectnet interface_specs_file:=${ISAAC_ROS_WS}/isaac_ros_assets/isaac_ros_detectnet/quickstart_interface_specs.json

2 つ目のターミナルを開き、コンテナに入ります。

bash

cd ${ISAAC_ROS_WS}/src/isaac_ros_common && \
./scripts/run_dev.sh

次のコマンドを実行します:

bash

ros2 bag play -l ${ISAAC_ROS_WS}/isaac_ros_assets/isaac_ros_detectnet/rosbags/detectnet_rosbag --remap image:=image_rect camera_info:=camera_info_rect

結果を表示する

3 つ目のターミナルを開き、コンテナに入ります。

bash

cd ${ISAAC_ROS_WS}/src/isaac_ros_common && \
./scripts/run_dev.sh

次のコマンドを実行します:

bash

ros2 run isaac_ros_detectnet isaac_ros_detectnet_visualizer.py --ros-args --remap image:=detectnet_encoder/resize/image

4 つ目のターミナルを開き、コンテナに入ります。

bash

cd ${ISAAC_ROS_WS}/src/isaac_ros_common && \
./scripts/run_dev.sh

次のコマンドを実行して結果を表示します:

bash

ros2 run rqt_image_view rqt_image_view /detectnet_processed_image