Jetson AGX Orin에서 YOLOv11 설치 및 실시간 객체 인식

Jetson AGX Orin에서 YOLOv11 설치 및 실시간 객체 인식

 

이번 포스팅에서는 Jetson AGX Orin에서 YOLOv11을 설치하고 실시간으로 객체 인식하는 과정을 정리해 보았습니다.

 

현재 제가 사용 중인 Jetson AGX Orin의 환경 구성은 아래와 같습니다

• Ubuntu = 22.04
• JetPack = 6.2.1
• CUDA = 12.6
• Python 3.10 (conda 가상환경)
  • numpy = 1.26.4
  • Torch = 2.8
  • Torchvision = 0.23

 

만약 numpy, Torch, Torchvision이 설치되지 않았다면 이전 포스팅을 참고해 주세요.

Jetson AGX Orin에서 PyTorch 설치

 

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먼저 설치하기 전, Anaconda 가상환경에 진입해 줍니다.

conda activate <가상환경 이름>

 

 

아래 명령어를 통해 YOLOv11을 설치해 줍니다.

pip install ultralytics

 

 

이제 YOLOv11를 통해 실시간 객체 인식을 해 보려고 했는데, 아래와 같은 오류가 발생했습니다.

• ImportError: /../lib/libstdc++.so.6: version GLIBCXX_3.4.30' not found (required by /../anaconda3/envs/test/lib/python3.10/site-packages/torch/lib/libtorch_python.so)

 

GPT 피셜로는 Conda 가상환경 내 libstdc++.so.6가 너무 구버전이라,

PyTorch가 요구하는 GLIBCXX_3.4.30 심볼을 제공하지 못한다고 합니다.

(제 생각으로는 conda 가상환경이 아닌 전역에서 진행하면 오류가 뜨지 않을 것 같습니다.)

 

그래서 아래 명령어를 통해 오류를 해결해 주었습니다.

conda install -c conda-forge libstdcxx-ng=12

 

 

YOLOv11 실시간 객체 인식을 위해서는 웹캠이 필요합니다.

웹캠을 Jetson AGX Orin에 연결하여 아래 명령어를 통해 연결 상태를 확인합니다.

ls /dev/video*

 

 

저는 '/dev/video0'에 연결된 웹캠을 통해 실시간 객체 인식을 수행하려고 합니다.

웹캠 연결 상태 확인

 

 

아래와 같이 파이썬 코드를 작성하여 실행해 줍니다.

저는 '/dev/video0'에 연결하기 때문에 'source=0'으로 코드를 작성했습니다.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")

results = model(source=0, show=True, save=True)

 

 

다음과 같이 Jetson AGX Orin에서 YOLOv11 실시간 객체 인식을 수행해 보았습니다.

Jetson AGX Orin에서 YOLOv11 실시간 객체 인식

 

 

만약 도중에 numpy 버전 호환성 문제가 발생하면 아래 명령어로 다운그레이드해 줍니다.

pip uninstall -y numpy
pip install "numpy<2"

 

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REFERENCES

YOLO11 🚀 NEW

ImportError: ../lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.30' not found