Evaluación de rendimiento de YOLOv5 y algoritmos de seguimiento en una Jetson Nano 2GB

Abstract

Los sistemas de seguimiento del estado del arte suelen tener como requisito un alto poder de procesamiento. Una respuesta común a esta necesidad ha sido apoyarse en el cloud-computing. Sin embargo, distintas características, como sus altos costos, incapacidad de llegar a lugares remotos y problemas de seguridad, hacen que no sea ideal en todos los contextos. Este estudio, realizado en colaboración con Sinantica Spa, evalúa el rendimiento de YOLOv5 y los algoritmos de seguimiento Centroid, Sort y Deepsort en una Jetson Nano 2GB. Se comparan y contrastan las diferencias en términos de precisión y velocidad entre estas herramientas con el objetivo de establecer una línea de referencia para soluciones desarrolladas en edge-devices de bajo costo y baja capacidad como la Jetson Nano 2GB. Los resultados más relevantes tras el desarrollo del trabajo se presentan en la sección de velocidad de inferencia de los benchmarks. Las cuales entregan tasas de FPS para dos modelos de tracking, involucrando 24 configuraciones distintas. Del proyecto se logra extraer la viabilidad de una solución desplegada en el hardware escogido, junto con descartar el uso de modelos más complejos como Deepsort. Adicionalmente, se logra acotar las configuraciones que entregan resultados útiles, así dando una idea de qué parámetros estudiar en futuras iteraciones similares.