目录1.概述2.环境配置2.1Jetson边缘部署设备2.1.1Jetson设备配置及其版本2.1.2Jetson设备软件配置2.2x86训练环境3.Deepstream部署yolov5模型4.问题再探

问题：经过工程createengine的会导致精度丢失。1、通过使用https://github.com/shouxieai和python同时跑同一个pt，验证同样的pt2、仿照github的开源处理howtoconverttheoutputsoftheyolov5.onnxtoboxes,labelsandscores.·Issue#708·ultralytics/yolov5·GitHubgi

首先，你需要知道模块插件是gstnvinfer，所以你需要在这个模块增加打印代码此方法是DGPU方式，如果需要jetson方式，按照上篇后处理图片保存修改即可首先是保存图片的方法：我的printf("all_bbox_generatedcalled!colorformat=%d\n",surface->surfaceList[frameIndex].colorFormat);打印的结果是：27所以

nvidia论坛连接：DeepStreamv5bug|NvDufSurfacememoryleakage-DeepStreamSDK-NVIDIADeveloperForums在bbox里面使用这个方法，单线程不存在问题，多线程访问，会线程不安全需要加锁，，加锁后还是有内存泄漏就自己开辟内存管理NvBufSurfaceMap(GLOBAL_SURF,-1,-1,NVBUF_MAP_READ);//

#deepstream##帧率调参：[source0]丢弃帧，除法drop-frame-interval=5旧版本有设置是否检测关键帧参数dec-skip-frames，控制全帧、参考帧和关键帧，后来在代码逻辑判断

场景：在检测识别到的图像内容时，保存一张图片。首先看官方的获取图像的代码。NvBufSurfaceMap(surface,-1,-1,NVBUF_MAP_READ);//NvBufSurfaceSyncForCpu(surface,0,0);NvBufSurfacePlaneParams*pParams=&GLOBAL_SURF->surfaceList[frame_meta->batch_id]

首先修改Yolov5-6.0的源码yolo.py，将最后return，改为torch.cat(z,1)defforward(self,x):z=[]#inferenceoutputforiinrange(self.nl):x[i]=self.m[i](x[i])#convbs,_,ny,nx=x[i].shape#x(bs,255,20,20)tox(bs,3,20,20,85)x[i]=x[i]

背景在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到JetsonNano上，用DeepStream运行。

卡开机2、增加swap内存3、查看cuda版本4、clonedarknet源码并编译5、torch、torchvision安装6、Yolov5环境搭建7、TensorRTmake&推理测试8、安装和测试DeepStream9

查看版本信息非法指令(核心已转储)PyTorch和torchvision版本之间的对应关系PyTorchandtorchvision报错:RuntimeError:Couldn'tloadcustomC++ops.Deepstream

DeepStream介绍(AnalyzeDataFromCameras,SensorsandIoTGatewaysinReal-Time)高效、实时分析来自相机、传感器、IoT网关等的数据。

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 大家好，我是极智视界，本文介绍了使用deepstream6.0部署yolov3和yolov4

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_< o_O O_o ~_~ o_O 本文介绍了deepstream-app的使用与配置说明。 

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_/pythonpipinstalltensorrt-7.2.3.4-cpxx-none-linux_x86_64.whlcd../uffpipinstalluff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl3、安装librdkafkagitclonehttps://github.com/edenhill/l

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_/pythonpipinstalltensorrt-7.2.3.4-cpxx-none-linux_x86_64.whlcd../uffpipinstalluff-0.6.9-py2.py3-none-any.whl3、安装librdkafkagitclonehttps://github.com/edenhill/l

手中有块JetsonXavierNX开发板，难得对比一下yolov5在相同模型下，不同形式下的加速性能一、在ubuntu20.04的基础上，简单做一下对比实验，然后在使用JetsonXavierNX进行Deepstream

 欢迎关注我的公众号[极智视界]，回复001获取Google编程规范 O_o >_ 以上分享了在ubuntu上安装deepstream6.0的方法，希望我的分享对你会有一点帮助。

点击查看系列文章目录0背景近日，NV发布了deepstream6.0，有不少新功能，本文对发行内容进行一个说明，后续也会对我比较感兴趣的一些功能进行详细介绍与测试。

（最近在研究人脸的东西，提供了一个即插即用的，当然很多地方需要补充，先放在GIT上了可以直接使用要做业务的可以直接拿来主义，还有Deepstream的SDK详情关注------->face

NVIDIA推出的deepstream便是基于gstreamer开发的sdk，也推出了自己的插件，如硬件编解码模块NVCODEC。

安装trt_pose5.安装jetcam6.安装installSwapfile7.下载模型8.安装jupyterlab9.安装jtop10.运行live_demo.ipynb其他识别效果图相关资源链接：deepstream_pose_estimationCreat

文章目录简介TLTDS基于TLT进行迁移学习环境准备模型训练基于DS的模型部署总结最近在做一个深度学习的横向，被实时性搞的很头疼，遂打算研究研究新的技术路线，做点技术储备。TLT+DS的中文资料很少，本文以官方资料为基础做了一点整理工作。简介TLT如何快速训练和部署深度学习模型是工业界关注的重点问题，英伟达推出的TLT+DS工具链为训练自有数据集进而进行快速部署提供了端到端的解决方案。其中，TLT

点击查看系列文章目录0背景deepstream官方文档介绍，支持与TritonServer对接，把nvinfer的部分放到triton上来实现，即nvinferserver，那么这种方式可以解决什么问题呢

点击查看系列文章目录0背景从DS4.0开始就调试了deepstream动态增减源的功能，好长时间没接触，又生疏了。

基于deepstream5.0pythonapi实现yolov3视频检测目前全网和官网都没有提供详细案例，本作为pythonapi实现yolov3开山篇，下面给出超级详细步骤，关注我的github，如果可以请给我

拉取镜像：sudodockerpullnvcr.io/nvidia/deepstream:5.0.1-20.09-triton启动容器：sudodockerrun-it-v~/Downloads/:/tmp

一、Gst-nvinferGst-nvinfer插件使用NVIDIA®TensorRT™对输入数据进行推断。该插件从上游接受批处理的NV12/RGBA缓冲区。NvDsBatchMeta结构必须已经附加到Gst缓冲区。低级库（libnvds_infer）可对尺寸为“网络高度”和“网络宽度”的INT8RGB，BGR或GREY数据进行操作。Gst-nvinfer插件根据网络要求在输入帧上执行转换（格式转

目录1运行环境2demo3介绍3前置知识4代码4.1mian函数4.2多uri输入函数4.3读取matedate打印函数1运行环境程序运行环境基于docker：deepstream:5.0.1-20.09

这里写目录标题一.关于deepstream的个人理解1.1deepstream是什么1.2deepstream能干什么二.deepstream环境配置以及安装（标准GPU）2.1环境安装2.2测试安装三

一、官方文档官方文档链接：https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_Overview.html#deepstream-graph-architecture

一、DeepStream综述DeepStream是一个视频流分析工具包，用于构建AI驱动的应用程序。

1P_p46ahzDcnyBmE6Pn0cGw提取码：nc5l依赖包：https://pan.baidu.com/s/1kMPzXAU2a5YIJptegp1x0g提取码：3ue81.环境搭建解压工程，得到deepstream-plugins

教程实践基于Vue与DeepStream构

需要对文件进行修改deepstream/deepstream-5.0/sources/objectDetector_Yolo/nvdsinfer_custom_impl_Yolo/nvdsparsebbox_Yolo.cppstaticconstintNUM_CLASSES_YOLO

已安装的DeepStream软件包包括目录/lib，/include，/doc和/samples。

本文重点介绍DEEPSTREAM5.0的trition功能。

系统环境：ubuntu18.04、cuda10.2、driver440、cudnn7.6、tensorrt7.0、deepstream5.0。

https://blog.csdn.net/u011337602/article/details/81485246由于deepstream是基于gstreamer的，所以要想在deepstream上做拓展

在deepstream上使用yolov4的模型目前nvidia官方并没有开发出适配Yolov4的配置文件和对应的代码，但是现在已经有第三方的解决方案：首先假设你已经通过AlexAB训练得到了一个权重文件

点击查看系列文章目录0背景在《NVIDIA之TLT迁移学习训练自己的数据集》文章中，我们用NVIDIA的TLT工具对模型进行训练、剪枝，得到一个检测效果较好的模型，接下来如要进行部署应用，在deepstream

0背景NVIDIATransferLearningToolkit是英伟达推出的迁移学习工具包，使用提供的预训练模型来训练自己的数据，并可以完成模型裁剪、导出到deepstream框架中，实现快速部署。

点击查看系列文章目录0背景deepstream是基于gstreamer开发的，因此里边涉及的基本概念都是gstreamer中的，比如element、pipeline、pad等等，这些基本概念大家可以参考

DeepStream主页：https://developer.nvidia.com/deepstream-sdkDeepStreamDevelopmentGuide：https://docs.nvidia.com

工作中，使用了gstreamer和nvidia的DeepStream插件。如何从nvidia插件中获取数据，这个之前吾有博文专门论述。因为这个很少介绍，也不好找。

今天专门测试了一下摄像头的断电问题．这个问题以前一直想做，今天终于下决心．这一套视频使用的gstreamer/deepstream．如前文所说的结束方法，结束代码如下：gst_element_set_state

根据工作安排，最近对gstreamer进行了研究。工作中要求，把播放的视频帧画面拿到，进行一些处理。这东西可是够偏门的，搜索的资料实在太少。经过反复搜索，连蒙带猜，终于解决了。解决之后觉得自己真的好幸运：之前对gstreamer/cuda等等一无所知，临时上手。并没有代码告诉说如何取得视频画面，完全是通过搜索到的一点蛛丝马迹，连蒙带猜找到正确的路子。自己的反复测试、验证、分析。一两天的时间解决（2

历尽千辛万苦终于用Gstreamer播放出视频文件了，同时也解决了Deepstream示例程序运行提示“Nomodulenamedgi”的问题，在此记录，希望可以让更多的朋友不要如此历尽千辛万苦，哈哈。

GStreamer使用记录使用gst-omx进行视频解码H264解码H265解码使用gst-v4l2进行解码H265解码使用gst-omx进行H264硬件编码使用nvivafilter使用usb摄像机采集并显示视频。gst-launch-1.0v4l2srcdevice="/dev/video0"!"video/x-raw,width=1280,height=1024,format=(string

一、DeepStream的gst插件gst插件，即GStreamer插件，是用于实现DeepStream功能嵌入GStreamer编解码流程使用。

https://cloud.tencent.com/developer/user/1539448//jetson相关教程网址什么是Deepstream?