paddleseg jeston nano部署

### 如何在 Jetson Nano 上部署 PaddleSeg #### 1. 环境准备 为了成功在 Jetson Nano 上运行 PaddleSeg，首先需要确认设备的基础环境配置。这包括检查 Jetpack 版本以及 Python 的支持情况。 可以通过以下命令来获取当前系统的 Jetpack 版本信息： ```bash sudo apt-cache show nvidia-jetpack | grep Version ``` 此操作有助于验证系统是否满足最低需求[^3]。 如果发现版本不兼容，则可能需要更新或重新刷写固件到合适的 Jetpack 版本。 --- #### 2. 安装依赖项 安装必要的软件包和工具链对于后续构建至关重要。以下是推荐的步骤： - 更新 APT 缓存并升级现有包： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` - 安装基础开发工具和库文件： ```bash sudo apt install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config python3-pip python3-setuptools python3-wheel -y ``` 这些工具将帮助完成 C++ 和 Python 层面的编译工作。 --- #### 3. 下载 PaddlePaddle 推理库 由于 Paddle Inference 提供了针对嵌入式硬件优化后的性能表现，因此建议直接下载预编译好的二进制文件或者自行编译适合目标架构的版本。 官方文档提到可以克隆仓库并通过特定脚本来适配不同平台的需求： ```bash git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git cd PaddleDetection ./build.sh jetson ``` 上述过程会自动拉取所需资源并生成最终产物[^2]。 注意：如果网络条件较差，可以选择手动指定镜像源加速下载速度。 --- #### 4. 获取 PaddleSeg 并调整模型结构 访问 GitHub 页面找到最新发布的分支代码： ```bash git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git cd PaddleSeg pip3 install -r requirements.txt --user ``` 接着挑选一个轻量化且适用于边缘计算场景下的分割算法作为实验对象（比如 BiSeNetV2），然后转换为静态图形式以便加载至推理引擎之中。 执行如下指令即可完成这一环节的任务： ```python import paddleseg.transforms as T from paddle.inference import Config, create_predictor def export_model(model_name="bisenet", save_dir="./inference"): from paddleseg.cvlibs.config import get_config cfg = get_config(f'configs/{model_name}.yaml') transform = T.Compose([ T.Resize(target_size=(cfg['input_shape'][1], cfg['input_shape'][2])), T.Normalize(mean=cfg['mean'], std=cfg['std']) ]) predictor = create_predictor(Config(cfg['model_path'])) input_names = [name for name in predictor.get_input_names()] output_tensor = predictor.get_output_handle(input_names[0]) if __name__ == "__main__": export_model() ``` 以上片段展示了如何利用 API 将训练成果转化为可移植格式[^4]。 --- #### 5. 测试与集成应用 最后一步便是编写简单的测试案例验证功能正常与否。假设我们已经准备好了一张图片样本 `test.jpg` ，那么只需按照下面的方式调用接口就能得到预测结果可视化图像输出。 示例代码如下所示： ```python import cv2 import numpy as np predictor = ... img = cv2.imread('test.jpg').astype(np.float32) data = preprocess(img) output = postprocess(predictor.run([data])) cv2.imwrite('result.png', output) ``` 至此整个流程结束！ ---