Jetson Nano——安装并部署PaddleHub轻量代码实现目标检测

软件环境

• Ubuntu 18.04
• JetPack 4.4 （这里务必选择4.4，亲测4.3安装paddlepaddle-gpu报错）

如果没有配置好Jetson Nano的可以参考此篇博客进行配置：Jetson Nano——JUbuntu18.04基础配置（换源、远程桌面、风扇等）

安装paddleHub

（1）python3安装更新pip并换源

Jetson Nano——安装pip并换源

（2）安装PaddlePaddle

1.下载官方编译好的whl

• PaddlePaddle官方whl包下载

选择python3.6版本的下载即可。

2.安装whl

将下载好的whl文件传送到nano上，然后安装whl：

pip3 install paddlepaddle_gpu-2.0.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

安装成功截图：

3.测试

打开python3：

import paddle
paddle.fluid.install_check.run_check()

报warning忽略即可，不影响使用。

（3）安装PaddleHub

1.编译nccl

git clone https://github.com/NVIDIA/nccl.git   
cd nccl     
make -j4     
sudo make install 

2.源码编译sentencepiece

编译环境安装：

sudo apt-get install cmake build-essential pkg-config libgoogle-perftools-dev

下载源码包 sentencepiece-master.zip：

https://github.com/google/sentencepiece

然后进行源码编译：

unzip sentencepiece-master.zip
cd sentencepiece-master
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
sudo ldconfig -v

3.安装paddlehub

• 1.8.0版本（安装速度快，稳定）

sudo apt-get install python3-matplotlib
pip3 install paddlehub==1.8.0 # 1.8版本安装较快

• 2.0.0版本（目前实测会崩，不建议用）
  

sudo apt-get install python3-matplotlib python3-h5py
pip3 install seqeval # 此步可能会安装较多依赖项，需要耐心等待
pip3 install paddlehub

4.测试

安装成功后python下测试：import paddlehub 。

运行目标检测模型

在这里我选择pyramidbox_face_detection人脸检测模型。

如果用paddlehub1.8的话，需要先下载1.0版本的模型，因为直接使用1.1版本的模型会报错：

hub install pyramidbox_face_detection==1.0.0

检测代码

import paddlehub as hub
import cv2
import time

if __name__ == "__main__":
    input_dict = {
    
    "image": ['./test.jpg']}
    face_detector = hub.Module(name="pyramidbox_face_detection")
    result = face_detector.face_detection(data=input_dict)

    print("result", result)
    cv2.waitKey()

AssertionError报错解决

解决方法： 在/home/nano/.local/lib/python3.6/site-packages/paddlehub/module/module.py文件中load_inference_model()函数上一行加入paddle.enable_static()即可。

运行结果

参考文章：

• Jetson Nano （八） PaddlePaddle 环境配置 PaddleHub—OCR测试