jetson TX2 跑yolov3

最近导师让跑一下yolo算法，给了我一个jetson TX2 的板子。
内部环境： ubuntu16 + cuda-9.0 ，然后其他的都是原来学长留下来的，所以因为不懂，走了很多坑。
下面说一下 进行 YOLO 算法从 测试的过程：
1、dartnet 的架构配置（GPU）
为了好管理，我是自己在主目录下创建了一个名字为 yolo 的文件。然后在yolo 文件里打开终端：

git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git

用于下载dartnet 的架构，完成后会在 yolo 文件夹中生成一个 dartnet 文件夹，然后 cd 进去：
然后在 dartnet 文件夹中找到 Makefile 文件，使用 gedit 打开 修改如下：

GPU=1
CUDNN=1
OPENCV=1
OPENMP=0
DEBUG=1

NVCC=/usr/local/cuda-9.0/bin/nvcc

ifeq ($(GPU), 1) 
COMMON+= -DGPU -I/usr/local/cuda-9.0/include/
CFLAGS+= -DGPU
LDFLAGS+= -L/usr/local/cuda-9.0/lib64 -lcuda -lcudart -lcublas -lcurand

一定要主要文件路径，特别是 NVCC 那里，我就是因为这里路径搞错了，走了好多歪路。
完成后，在dartnet 为终端中进行 make 编译

如果出现 image_opencv.cpp 的 文件出的一个函数 image mat_to_image(Mat m) 中的
IplImage ipl = m; 出现问题。这是由于 opencv 的版本为问题导致的，IplImage 与 mat 类型的转换需要改成：

IplImage ipl = cvIplImage(m);

在进行 make

如果 dartnet 文件中出现了 名为dartnet的执行文件，就算编译完成了。

下面就是下载权重：

wget https://pjreddie.com/media/file/yolov3-ting.weights
wget https://pjreddie.com/media/file/yolov3.weights

下两个的原因是，其中一个权重可能会在运行时出现自动 killed 的情况出现，比如我就是在使用yolov3.weights 时出现了自动 killed 退出的状态（一般是内存问题），但是在使用 yolov3-ting.weights 时就是运行成功了。还有就是在使用 wegt 时会出现问题（无法解析主机地址），解决方法是：

sudo gedit /etc/resolv.conf

添加：

nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4

保存退出，在继续使用wget。
完成后，将 yolov3-ting.weights 与 yolov3.weights 都放到 dartnet 的文件目录下，然后执行：

./dartnet detect cfg/yolov3-ting.cfg yolov3-ting.weights data/dog.jpg

如果前面 opencv = 1 则会有图像出来，如下：