tam_object_detection

Use LangSAM

For Sigverse

roslaunch tam_object_detection hsr_head_rgbd_lang_sam_service.launch

For physical robot

• langsam_detection_service.pyのトピック名を変更してから実行してください．
• その他のパラメタはhsr_head_rgbd_lang_sam_service.launchに記載があります．

Use YOLOv8

• 【Note】SigverseではYOLOを使用しておらず，動作確認をしておりません．

Trained model

https://drive.google.com/drive/folders/14dEhn8K4RCnkLzO9gL6ehuJ4zIIoEwJ4?usp=share_link

YOLOv8 のモデル変換

hoge.pt -> hoge.onnx -> hoge.engine

必ず Singularity 内で行うこと．--nv フラグを忘れないこと．

0. ディレクトリ移動

cd ./third_party/YOLOv8-TensorRT

1. hoge.pt -> hoge.onnx

• Object Detection の場合

python export.py --weights <path to checkpoint>.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 <image_size> <image_size> --device cuda:0

• Instance Segmentation の場合

python export_seg.py --weights <path to checkpoint>.pt --opset 11 --sim --input-shape 1 3 <image_size> <image_size> --device cuda:0

2. hoge.onnx -> hoge.engine

• Object Detection の場合

python build.py --weights <path to checkpoint>.onnx --fp16 --device cuda:0

• Instance Segmentation の場合

python build.py --weights <path to checkpoint>.onnx --fp16 --device cuda:0 --seg

LICENCE

This repository is based on YOLOv8 and the license is based on AGPL 3.0 created by ultralytics