[자율 주행 배달로봇] jetson nano 테스트 알아봐요

초기 세팅을 마치고 젯슨나노를 구동하면 아래와 같은 ubuntu 화면이 나타난다.

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jetson 과인노의 성능을 대략적으로 파악하기 위해 텐서 플로우와 켈러스를 설치하고 테스트를 진행했다.

라즈베리 파이의 카메라 모듈을 사용했을 때 성능이었다

닥넷에 yolo를 구동할 때 FPS가 2~3정도로 느리게 자신 온다. 넷로 자체가 너무 GPU 소스가 많이 드는 모델이긴 하다.기본적으로 nvidia에서 공급하는 jetson inference의 딥러닝 모델은 tensorrt이기 때문에 상기 yolo와 같이 tensorflow 자신 keras로 돌릴 때보다 비약적으로 FPS가 상승했다.​ 문제는 기본 내장 ram이 4G인 탓에 모델 구동 시 제약이 다소 발생했다. ram을 switch하는 비결을 사용해야 합니다.