Jetson Nano-Instale e implemente el código ligero PaddleHub para lograr la detección de objetivos

Entorno de software

• Ubuntu 18.04
• JetPack 4.4 (asegúrese de elegir 4.4 aquí, pruebe 4.3 instale el informe de error de paddlepaddle-gpu)

Si no ha configurado Jetson Nano, puede consultar este blog para la configuración: Configuración básica de Jetson Nano-JUBUB 18.04 (reemplazo, escritorio remoto, ventilador, etc.)

Instalar paddleHub

(1) Python3 instale y actualice pip y cambie la fuente

Jetson Nano-install pip y cambia la fuente

(2) Instalar PaddlePaddle

1. Descargue el whl oficial compilado

• Descarga del paquete whl oficial de PaddlePaddle

Seleccione la descarga de la versión python3.6.

2. Instalar whl

Transfiera el archivo whl descargado a nano y luego instale whl:

pip3 install paddlepaddle_gpu-2.0.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

Captura de pantalla de la instalación exitosa:

3. Prueba

Abra python3:

import paddle
paddle.fluid.install_check.run_check()

Simplemente informe la advertencia e ignórela, y no afectará el uso.

(3) Instalar PaddleHub

1. Compile nccl

git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git   
cd nccl     
make -j4     
sudo make install 

2. Fragmento de compilación del código fuente

Instalación del entorno de compilación:

sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libgoogle-perftools-dev

Descargue el paquete fuente statementpiece-master.zip:

https://github.com/google/sentencepiece

Luego compila el código fuente:

unzip sentencepiece-master.zip
cd sentencepiece-master
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig -v

3. Instala paddlehub

• Versión 1.8.0 (instalación rápida y estable )

sudo apt-get install python3-matplotlib
pip3 install paddlehub==1.8.0 # 1.8版本安装较快

• Versión 2.0.0 (actualmente se bloqueará en la medición real, no se recomienda)
  

sudo apt-get install python3-matplotlib python3-h5py
pip3 install seqeval # 此步可能会安装较多依赖项，需要耐心等待
pip3 install paddlehub

4. Prueba

Python prueba después de la instalación exitosa: import paddlehub.

Ejecute el modelo de detección de objetivos

Aquí elijo el modelo de detección de rostros pyramidbox_face_detection .

Si usa paddlehub 1.8, primero debe descargar la versión 1.0 del modelo, porque usar directamente la versión 1.1 del modelo reportará un error:

hub install pyramidbox_face_detection==1.0.0

Código de detección

import paddlehub as hub
import cv2
import time

if __name__ == "__main__":
    input_dict = {
    
    "image": ['./test.jpg']}
    face_detector = hub.Module(name="pyramidbox_face_detection")
    result = face_detector.face_detection(data=input_dict)

    print("result", result)
    cv2.waitKey()

Resolución de error AssertionError

Solución: simplemente agréguelo a la línea anterior /home/nano/.local/lib/python3.6/site-packages/paddlehub/module/module.pyde la load_inference_model()función en el archivo paddle.enable_static().

resultado de la operación

Articulo de referencia:

• Configuración del entorno Jetson Nano (ocho) PaddlePaddle PaddleHub: prueba de OCR