NVIDIA Jetson AGX Xavier安装detectorn2

detectorn2是目标检测很好用的框架，用起来非常方便，关于它详细的介绍可以参考其官网

官网给出的安装是针对X86架构的系统，但是对于ARM架构的系统并未给出详细安装说明，手上正好有一台Jetson AGX Xavier，将该框架安装在上面。

一、安装要求

Requirements

• Python >= 3.6
• PyTorch 1.3
• torchvision that matches the PyTorch installation. You can install them together at pytorch.org to make sure of this.
• OpenCV, needed by demo and visualization
• pycocotools: pip install cython; pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
• GCC >= 4.9
• 目录

 

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1.检查python环境

上面是官网上给出的安装要求，首先检查自己平台上默认的python环境版本是否满足要求具体命令如下：

打开terminal 输入python3,系统会输出python版本，确认版本是否满足要求。

2．安装pytorch1.3

如果python版本满足要求，接下来安装pytorch，同样严格要求版本1.3，对于1.3版本的pytorch,在其官网上提供了whl的安装包，我们下载安装即可。

Installation

Binaries

Commands to install from binaries via Conda or pip wheels are on our website: https://pytorch.org

NVIDIA Jetson platforms

Python wheels for NVIDIA's Jetson Nano, Jetson TX2, and Jetson AGX Xavier are available via the following URLs:

• Stable binaries:
  • Python 2.7: https://nvidia.box.com/v/torch-stable-cp27-jetson-jp42
  • Python 3.6: https://nvidia.box.com/v/torch-stable-cp36-jetson-jp42
• Rolling weekly binaries:
  • Python 2.7: https://nvidia.box.com/v/torch-weekly-cp27-jetson-jp42
  • Python 3.6: https://nvidia.box.com/v/torch-weekly-cp36-jetson-jp42

They require JetPack 4.2 and above, and @dusty-nv maintains them

3.安装torchvision

Torchvision需要从源码开始安装，先去官方网站下载安装包，下载链接如下：

https://github.com/pytorch/vision

下载时需要注意，版本问题，版本至少需要大于0.4.1，我目前安装的是0.5版本

在这个地方不能按照官方给出的说明安装，会出问题

按照下面方法安装：

首先将下载的源码包解压后

Cd 进入解压后的文件夹

Sudo apt-get install libjpeg-dev zliblg-dev

Sudo python3 setup.py install

 

等待编译完成之后

测试是否正确安装

打开terminal

输入以下命令

Python3

Import torch

Import torchvision

Print(torch.__version__)

Print(torchvision.__version__)

 

4．关于opencv的安装见我另外一篇文章

 

4.安装detectorn2

首先从官网上下载源文件，使用源文件进行安装

https://github.com/facebookresearch/Detectron

下载好完整的安装包之后，解压缩

用cd进入该文件夹

python setup.py build develop

 

 

遇到问题：不过不是six而是yyaml

Cannot uninstall 'six'. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall.

sudo pip install six --upgrade --ignore-installed six

按照类似的方法可以解决

 

python demo/demo.py --config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \

  --input input1.jpg input2.jpg \

  --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl

用该命令进行测试是否安装正常，其中input1.jpg input2.jpg为当前路径下的测试图像，只输入一幅也可以。model_final_f10217.pkl

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