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YoloV5 DeepSORT Pytorch ROS

Introduction

본 레포지토리는 ROS, yolov5를 활용하여 객체를 탐지해내고, Deepsort 알고리즘을 활용하여 단일 객체를 분류 및 추적하는 기능을 ROS 패키지로 구현하였습니다. 본 프로젝트의 원 소스코드는 아래와 같습니다.

본 리포지토리는 한국어, 영어로 설명되어 있으며 다음의 링크를 참고하시기 바랍니다.

Tutorials

Before You Run Node

1. Configuring the Python3 environment for ROS Melodic

  • YoloV5는 Python3 환경에서 구동됩니다. 그러므로 해당 패키지를 실행하기 전 ROS Medloic 환경에서 Python3 Node가 구동되도록 환경설정을 해주어야 합니다. 
    sudo apt-get install python3-pip python3-all-dev python3-yaml python3-rospkg
sudo apt-get install ros-melodic-desktop-full --fix-missing
sudo pip3 install rospkg catkin_pkg
  • python3환경에서 cv_bridge를 사용하는 경우 에러가 발생합니다. 그러므로 cv_bridge를 melodic version에 맞춰 재 빌드를 해주어야 합니다. 
    sudo apt-get install python-catkin-tools python3-catkin-pkg-modules
# Create catkin workspace
mkdir catkin_workspace
cd catkin_workspace
catkin init

# Instruct catkin to set cmake variables
catkin config -DPYTHON_EXECUTABLE=/usr/bin/python3 -DPYTHON_INCLUDE_DIR=/usr/include/python3.6m -DPYTHON_LIBRARY=/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libpython3.6m.so

# Instruct catkin to install built packages into install place. It is $CATKIN_WORKSPACE/install folder
catkin config --install

# Clone cv_bridge src
git clone https://github.com/ros-perception/vision_opencv.git src/vision_opencv

# Find version of cv_bridge in your repository
apt-cache show ros-melodic-cv-bridge | grep Version
    Version: 1.13.0-0bionic.20210505.032238

# Checkout right version in git repo. In our case it is 1.13.0
cd src/vision_opencv/
git checkout 1.13.0
cd ../../

# Build
catkin build cv_bridge

# Extend environment with new package
echo "source install/setup.bash --extend" >> bashrc

2. ROS Node Package Download

  • 의존성이 있는 리포지토리와 함께 clone을 실행합니다. 
    cd your_workspace/src
git clone --recurse-submodules https://github.com/jungsuyun/yolov5_deepsort_ros.git
cd ..
catkin_make
    만약 --recurse-submodules를 하지 않았다면 git submodule update --init을 실행하여야 합니다.
  • Node의 모든 의존성 정보를 충족하는지 확인해야 합니다. 해당 패키지는 python3.6 버전 이상에서 동작하며 몇가지 의존성 패키지를 설치해야 합니다. 
    pip3 install "numpy>=1.18.5,<1.20" "matplotlib>=3.2.2,<4"
pip3 install yolov5
pip3 install -r requirements.txt
  • Github는 100MB 이상의 파일을 업로드 하는 것을 막고 있습니다. 그러므로 Deepsort와 관련한 가중치 파일을 다운로드 해야 합니다.

Run YoloV5 Deepsort Node

1. Run Detection Node

  • yolov5 detection node는 다음과 같이 실행합니다.

    roslaunch yolov5_deepsort detector.launch

    기본적으로 detection을 수행하는 image topic은 /image_raw 입니다. 만약 Subscribe image topic을 변경하고 싶다면 detector.launch의 다음 부분을 수정해야 합니다.

    <arg name="image_topic"	                default="/image_raw"/>

    여러개의 객체가 아닌 한개 또는 일부의 객체만 탐지하고 싶다면 detector.launch의 다음 부분을 수정해야 합니다. 전체 Class를 탐지하고자 한다면 None을 입력하고 특정 Class만 탐지를 하기 위해서는 Class명을 입력해야 합니다.

    <arg name="class_name"                  default='None'/>
<!-- <arg name="class_name"                  default='person'/> -->

  • 실행 결과

2. Run Deep Sort Node

  • yolov5 deepsort node는 다음과 같이 실행합니다.

    roslaunch yolov5_deepsort tracker.launch

    기본적으로 detection을 수행하는 image topic은 /image_raw 입니다. 만약 Subscribe image topic을 변경하고 싶다면 detector.launch의 다음 부분을 수정해야 합니다.

    <arg name="image_topic"	                default="/image_raw"/>

    Tracking을 수행하는 Class의 초기값은 person입니다. 만약 다른 Class를 Tracking 하고자 한다면 detector.launch의 다음 부분을 수정해야 합니다.

    <arg name="class_name"                  default='person'/>

3. Subscribe Topic

  • /image_raw : 객체를 검출하기 위한 Image topic을 Subscribe 합니다.

4. Published Topic

  • /detected_objects_in_image
    • string Class : 인식된 객체 클래스 및 분류된 값
    • float64 probability : 인식된 객체의 정확도
    • int64 xmin : Bounding Box의 x축 최소값
    • int64 ymin : Bounding Box의 y축 최소값
    • int64 xmax : Bounding Box의 x축 최대값
    • int64 ymax : Bounding Box의 y축 최대값
  • /detections_image_topic : Bounding Box, Class명이 입력된 Image topic을 발행합니다.

TroubleShooting

ImportError: dynamic module does not define module export function (PyInit_cv_bridge_boost)

해당 에러는 cv_bridge_boost관련 python 패키지를 찾지 못했을 경우에 발생합니다. cv_bridge 패키지를 설치한 폴더의 cv_bridge/CMakelist.txt파일을 열어 find_package(Boost REQUIRED python3)을 다음과 같이 수정합니다.

find_package(Boost REQUIRED python3-py36)

그리고 다시 cv_bridge를 빌드한 뒤 실행합니다.

ImportError: cannot import name 'BoundingBox'

해당 에러는 yolov5_deepsort package를 빌드하지 않아 발생한 문제입니다. catkin_ws로 이동하여 catkin_make를 한 후 다시 패키지를 실행합니다.