🔍 OpenVINO Vision Inference with YOLOv8n and YOLOv11n

ROS2 기반 실시간 객체 탐지 시스템
YOLO 모델을 OpenVINO IR 형식으로 변환하여, 실시간 카메라 스트림에서 고속 추론을 수행합니다.

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🚀 Overview

• YOLOv8n / YOLOv11n 모델을 OpenVINO로 변환하여 실시간 추론 수행
• ROS2 Humble 기반에서 OpenCV를 활용한 바운딩 박스 시각화
• Python 테스트 코드 포함 (ROS2 외부 환경에서도 실행 가능)

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🖥️ Development Environment

• OS: Ubuntu 22.04
• Framework: ROS 2 Humble
• OpenVINO Version: 2025.1
• Camera: /camera/image_raw
• Model Output Format: [1, N, 6] (NMS=True export)

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📁 Model Preparation

1. YOLO → OpenVINO IR 모델 변환

공식 문서 참고: Ultralytics ↗

# Anaconda 환경에서 실행
yolo export \
  model=/path/to/best.pt \
  format=openvino \
  nms=True

위 명령어는 .xml / .bin 파일을 생성합니다.

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2. OpenVINO 설치 (선택)

📦 APT 설치 (권장)

APT 링크 바로가기 ↗

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📸 실행 방법 (ROS2 기반)

1. 카메라 노드 실행

ros2 launch ocam_ros2 ocam_ros.launch.py 

2. OpenVINO Vision 노드 실행

ros2 launch openvino_vision openvino_vision_launch.py

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🧪 Python 테스트 코드

• python_test_code/ 디렉토리 내에 포함
• ROS2 환경 없이 IR 모델 성능을 테스트할 수 있음
• OpenCV 기반으로 추론 결과 시각화 가능

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📌 참고 사항

• 본 프로젝트는 ROS2에서 OpenVINO 추론을 통합한 구조로, 확장성 및 실시간성이 우수합니다.
• YOLOv8n이 YOLOv11n 대비 인식률 및 속도에서 더 나은 결과를 보였습니다 (주관적 비교).

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🤝 Contributions

Pull requests and issues are welcome.