1 YoLoV4環(huán)境搭建
直接下載，然后解壓，最后移動(dòng)到Jetson TX2 NX，如圖所示，darknet下載鏈接: https://github.com/AlexeyAB/darknet
將解壓的文件復(fù)制到Jetson TX2 NX，如圖所示：
下載yolov4.weights權(quán)重文件，如圖所示：
將權(quán)重文件 yolov4.weights 拷貝至 darknet 目錄下，如圖所示：
依次輸入命令，修改Makefile
cd darknet
sudo vim Makefile
如圖所示：
進(jìn)入Makefile之后，輸入i進(jìn)入編輯模式，將Makefile文件進(jìn)行如下修改
GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
如圖所示，然后按Esc，退出編輯模式，然后按:wq，保存并退出
然后進(jìn)行編譯，輸入命令
make -j4
如圖所示：
進(jìn)行圖片的目標(biāo)檢測(cè)，輸入命令
./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg
如圖所示：
2 YoLoV4+板載攝像頭實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)
輸入如下命令
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights /dev/video0
如圖所示：
會(huì)產(chǎn)生如下錯(cuò)誤：
參考大佬方法鏈接: jetson nano tx2 調(diào)用csi攝像頭（解決攝像頭藍(lán)屏問(wèn)題），成功調(diào)用板載攝像頭，輸入命令如下
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, width=1280, height=720, format=BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=BGR ! appsink"
如圖所示：
實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果如圖所示：
退出時(shí)，按Ctrl+C即可，如圖所示：
3 YoLoV4-Tiny+板載攝像頭實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)
運(yùn)行YoLoV4是可以發(fā)現(xiàn)，視頻不流暢，F(xiàn)PS值較低，因此繼續(xù)使用YoLoV4-Tiny進(jìn)行實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)
首先下載YoLoV4-Tiny權(quán)重，如圖所示：
然后拷貝至 darknet 目錄下，運(yùn)行命令
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights "nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=1280, height=720, format=NV12, framerate=30/1 ! nvvidconv ! video/x-raw, width=1280, height=720, format=BGRx ! videoconvert ! video/x-raw, format=BGR ! appsink"
如圖所示：
實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果，如圖所示：
退出時(shí)，按Ctrl+C即可，如圖所示：
B站視頻鏈接: 【手把手一起在Jetson TX2 NX部署YOLOV4實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)】
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到了這里，關(guān)于【玩轉(zhuǎn)Jetson TX2 NX】（七）TX2 NX YoLoV4環(huán)境搭建+板載攝像頭實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)（詳細(xì)教程+錯(cuò)誤解決）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
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