NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之六：SSD安装与测试

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• 嵌入式平台：NVIDIA Jetson TX1
• 嵌入式系统：Ubuntu16.04
• 虚拟机系统：Ubuntu14.04
• 编者: WordZzzz

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写在前面：
本博文原打算以SSD为例，介绍如何在NVIDIA Jetson TX1上安装SSD，并进行图片检测。

安装过程：

1.用以下命令安装依赖包:

$ sudo add-apt-repository universe
$ sudo add-apt-repository multiverse
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install libboost-all-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev
$ sudo apt-get install libhdf5-serial-dev protobuf-compiler libgflags-dev libgoogle-glog-dev
$ sudo apt-get install liblmdb-dev libblas-dev libatlas-base-dev libopenblas-dev

2.下载SSD源码安装包从如下网站：
SSD：https://github.com/weiliu89/caffe.git

$ git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git

3.设置路径并解压：
a.如果是从官网下载的zip压缩包，则进行如下操作：

$ mkdir -pv $HOME/Work/caffe
$ cp caffe-ssd.zip $HOME/Work/caffe/
$ cd $HOME/Work/caffe/ && unzip caffe-ssd.zip

b.如果是git获得的，则进行如下操作：

$ mv caffe $HOME/Work/caffe/caffe-ssd

无论进行a操作还是b操作，最好都进行一下版本切换：

$ cd ~/Work/caffe/caffe-ssd
$ git checkout ssd

4.安装python依赖：

$ cd ../python
$ sudo apt-get install python-pip python-numpy
$ sudo pip install --upgrade pip
$ for req in $(cat requirements.txt); do pip install $req; done

requirements.txt内容如下：

Cython>=0.19.2
numpy>=1.7.1
scipy>=0.13.2
scikit-image>=0.9.3
matplotlib>=1.3.1
ipython>=3.0.0
h5py>=2.2.0
leveldb>=0.191
networkx>=1.8.1
nose>=1.3.0
pandas>=0.12.0
python-dateutil>=2.6.0
protobuf>=2.5.0
python-gflags>=2.0
pyyaml>=3.10
Pillow>=2.3.0
six>=1.1.0

5.编译SSD源码:

$ cd $HOME/Work/caffe/caffe-ssd

$ cp Makefile.config.example Makefile.config
$ vi Makefile.config

去掉下面该行代码的注释：

USE_CUDNN := 1

重点来了，在Makefile.config中找到下面这几行：

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \
        -gencode arch=compute_35,code=sm_35 \
        -gencode arch=compute_50,code=sm_50 \
        -gencode arch=compute_52,code=sm_52 \
        -gencode arch=compute_60,code=sm_60 \
        -gencode arch=compute_61,code=sm_61 \
        -gencode arch=compute_61,code=compute_61

更改为：

CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_53,code=sm_53

这里的后缀数字53是TX1的计算能力，在其他平台上编译CAFFE也是同样的道理，要把计算能力改成对应的值，否则有可能会报错。关于计算能力如何确定，CUDA例程里面有测试程序，跑一下就可以输出GPU性能指标。

声明下面这两行路径，保存后退出：

INCLUDE_DIRS := $(PYTHON_INCLUDE) /usr/local/include /usr/include/hdf5/serial
LIBRARY_DIRS := $(PYTHON_LIB) /usr/local/lib /usr/lib /usr/lib/aarch64-linux-gnu/hdf5/serial

$ make -j4

完成后在build/lib目录下会出现库文件libcaffe.so。

$ make all -j4
$ make runtest -j4(此部分报错，可以不跑)
$ make pycaffe -j4

环境变量配置：
1.在终端执行如下指令：

$ sudo vim ~/.bashrc

2.在最后一行添加caffe的python路径

export PYTHONPATH=$HOME/Work/caffe/caffe-ssd/python:$PYTHONPATH

然后加上之前声明的环境变量，这样就不用每次make或者运行的时候再次声明环境变量了。

export TEGRA_ARMABI=aarch64-linux-gnu
export DISPLAY=:0
export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/Work/caffe/caffe-ssd/build/lib:/usr/local/cuda/lib64

3.source环境变量，在终端执行如下命令：

$ source ~/.bashrc

测试：
1.使用jupyter或者ipython打开notebook：

$ jupyter notebook

2.修改caffe路径，需要在下图的标记位置写上自己的caffe路径：

3.下载VGG训练模型，直接从官网下载即可，然后解压到models下。并确认下图中标记框中路径是否正确：

4.置信度，通过调节置信度阈值，来控制在检测结果中需要显示的显示框：

5.测试结果：

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完的汪(∪｡∪)｡｡｡zzz