在TX2和NANO上部署mmdetection

简介

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商汤科技（2018 COCO 目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，相比于Facebook开源的Detectron框架，作者声称mmdetection有三点优势：performance稍高、训练速度稍快、所需显存稍小。
但是目前官网只支持在linux系统上的安装编译，本文将介绍如何把mmdetection部署在TX2和NANO板上

1.克隆mmdetection代码库

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

2.下载tx2和nano版的pytorch文件并安装

// 下载whl文件可以去官网下，嫌麻烦的小伙伴可以留言给我，我发给你
sudo pip3 install torch-1.1.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

3.进入mmdetection 下载安装mmcv

// 进入mmdetection
cd mmdetection
// 克隆mmcv
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
// 进入mmcv，因为TX2自带opencv
修改setup.py文件，注销opencv-python版本下载

// 编译mmcv
sudo pip3 install -e .

4.安装所需依赖

// 安装3个依赖
sudo pip3 install pycocotools
sudo pip3 install torchvision
sudo pip3 install terminaltables

5.编译mmdetection

cd ..
sudo pip3 install -v -e . 

至此mmdetection在TX2或NANO上部署完成，建议只在上面做推理，训练有点难，所有的步骤都是博主自己试探出来的，成果不易，大家且行且珍惜（点赞）