【nvidia jetson xavier】 Deepstream Yolov3示例模型运行
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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
或
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
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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。
