jeston nano deeplab
时间: 2025-01-10 21:15:55 浏览: 64
### Jetson Nano DeepLab 使用教程和示例项目
#### 安装必要的软件包
为了在 Jetson Nano 上部署 DeepLab 模型,需安装一系列依赖库。这包括但不限于 PyTorch 和 TorchVision 的安装以及 TensorRT 的配置。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y \
python3-pip libopencv-dev ffmpeg
pip3 install torch torchvision opencv-python-headless
```
对于 TensorRT 配置[^2]:
```bash
# 下载并解压 TensorRT
wget https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/tensorrt/secure/5.0/GA_5.0.2.6/local_repos/nv-tensorrt-repo-ubuntu1804-cuda10.0-*.deb
apt-key add /var/nv-tensorrt-repo-cuda10.0-trt5.0.2.6-ga-20190427/7fa2af80.pub
apt-get update
apt-get install tensorrt
```
#### 获取预训练模型
可以从 TensorFlow 或者 PyTorch Hub 中获取已经训练好的 DeepLab v3+ 模型。这里以 PyTorch 为例说明如何加载预训练权重。
```python
import torch
from torchvision import models
model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True).eval()
```
#### 将模型转换为 TensorRT 格式
为了让模型能够在 Jetson Nano 设备上高效执行推理操作,建议将其转化为 TensorRT 支持的形式。可以利用 `torch2trt` 库来简化此过程。
```python
from torch2trt import TRTModule, torch2trt
data = torch.zeros((1, 3, 224, 224)).cuda() # 输入张量形状调整至适合网络输入大小
model_trt = torch2trt(model, [data])
```
#### 实现图像分割功能
完成上述准备工作之后,就可以编写代码读取摄像头帧数据,并调用经过优化后的 DeepLab 进行语义分割处理了。
```python
import cv2
import numpy as np
cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
break
img_tensor = preprocess(frame) # 自定义函数用于图片前处理
output = model_trt(img_tensor.cuda())
segmented_image = postprocess(output['out']) # 后处理得到最终结果图
combined_img = np.hstack([frame, segmented_image])
cv2.imshow('Segmented Live Feed', combined_img)
key = cv2.waitKey(1)
if key & 0xFF == ord('q'):
break
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()
```
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