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原文链接:https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15403392.html

Deepstream Yolov3示例模型运行

https://blog.csdn.net/u010414589/article/details/115338399

DeepStream在安装完成后,默认会自动安装到以下目录内:/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.1。

- 通过objectDetector_Yolo工程来编译生成动态链接库(一个so文件)

1.准备配置文件

在/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.1/sources目录下找到objectDetector_Yolo: 提供了一个 YOLO 模型的工作示例:

在objectDetector_Yolo 目录内,包含三部分内容:

  • nvdsinfer_custom_impl_yolo文件夹: yolo实现代码

  • 配置文件:支持yoloV2, yoloV2_tiny, yoloV3, yoloV3_tiny。这里介绍Yolov3的配置,其他同理。

  • 模型文件:这两个文件原始工程中没有,需要从darknet官网上下载。下载后放入objectDetector_Yolo文件夹下。

2.编译与运行

进入到/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/sources/objectDetector_Yolo 目录下

cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/sources/objectDetector_Yolo

依次执行以下两句命令,编译生成so文件。

export CUDA_VER=10.2    # 设置与设备相同的CUDA版本
make -C nvdsinfer_custom_impl_Yolo

编译后会在nvdsinfer_custom_impl_Yolo中生成动态库文件,libnvdsinfer_custom_impl_Yolo.so动态库文件。

-【问题】需要root权限

描述:export CUDA_VER=10.2后,无法make,通过sudo make,则export CUDA_VER=10.2配置无效

解决:修改文件夹(objectDetector_Yolo和nvdsinfer_custom_impl_Yolo)权限:

sudo chmod 777 objectDetector_Yolo
sudo chmod 777 objectDetector_Yolo/nvdsinfer_custom_impl_Yolo

sudo chmod -R 777 /opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.1/sources/

3.运行

deepstream-app -c deepstream_app_config_yoloV3.txt

-【报错】failed to create element 'src_bin_muxer'

** ERROR: <create_multi_source_bin:714>: Failed to create element 'src_bin_muxer'
** ERROR: <create_multi_source_bin:777>: create_multi_source_bin failed
** ERROR: <create_pipeline:1045>: create_pipeline failed
** ERROR: <main:632>: Failed to create pipeline
Quitting
App run failed
————————————————
原文链接:https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/103902585

因为gstreamer缓存问题,运行下边指令删除即可

rm ${HOME}/.cache/gstreamer-1.0/registry.*

运行

deepstream-app -c deepstream_app_config_yoloV3.txt

运行成功后,会显示检测画面。

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