【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（五）- Xavier NX TensorFlow框架模型：sampleUffFasterRCNN 项目演示

目录

一.前提条件

二.准备工作

2.1 安装UFF以及相应包

2.2 下载tensorflow的模型文件 .pb

​编辑三. 模型转换 

3.1 给转换脚本打补丁

3.2 转换模型

 四. 编译Demo程序

五. 运行

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sampleUffFasterRCNN检测：基于TensorFlow框架训练的模型，使用Fast RCNN算法

一.前提条件

完成上一篇文章的环境安装：【AI】AI入门之Nvidia Jetson平台（四）- Xavier NX软件开发环境安装部署_有意思科技的博客-CSDN博客

二.准备工作

2.1 安装UFF以及相应包

pip3 install --no-cache-dir --extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com uff

pip3 install --no-cache-dir --extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com graphsurgeon

2.2 下载tensorflow的模型文件 .pb

https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_4.x_apps/master/models/frcnn/faster_rcnn.pb

三. 模型转换 

3.1 给转换脚本打补丁

export UFF_ROOT=/usr/lib/python3.8/dist-packages/uff

          patch $UFF_ROOT/converters/tensorflow/converter_functions.py < fix_softmax.patch

 

3.2 转换模型

UFF_PATH="${python -c 'import uff; print(uff.__path__[0])')"

convert-to-uff -p config.py -O dense_class/Softmax -O dense_regress/BiasAdd -O proposal faster_rcnn.pb

转换成功后，将faster_rcnn.uff 复制到 tensorrt/data/faster_rcnn目录下

 

 四. 编译Demo程序

         编译生成可执行程序

五. 运行

sudo ./sample_uff_faster_rcnn --datadir ../data/faster-rcnn/ -W 480 -H 272 -I 000456.ppm

检测到的物体有 automobile, person, roadsign