工程 jetson-inference是基于Caffe模型；
使用了TensorRT2.1做加速，识别单张图片是50ms，识别摄像头可以做到18FPS不卡, 我略作了些修改...

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1. 先把硬件马力全速启动

a. 开启显卡小风扇.增加时钟限制

sudo ~/jetson_clocks.sh

b. 开启cpu为6核（默认是4核）

sudo nvpmodel -m 0

2. Cloning the Repo

安装依赖库

$ sudo apt-get install git cmake

克隆代码：

$ git clone https://github.com/307509256/jetson-inference

编译：

$ cd jetson-inference
$ mkdir build
$ cd build  
$ cmake ../   #大概花半小时
$ make 
$ cd   

图像识别，（imagenet）

$ ./imagenet-console orange_0.jpg output_0.jpg

如下，只得到分类和置信度：

imagenet-orange.jpg

$ ./imagenet-console granny_smith_1.jpg output_1.jpg

imagenet-apple.jpg

开启摄像头的目标识别（带坐标的）

$ ./imagenet-camera googlenet           # to run using googlenet

也可以把结果输出，过滤我们要的类：cellphone，把那行追加输出到result.txt：

./imagenet-camera googlenet | grep "cellphone" >> result.txt 

Screenshot from 2018-04-12 17-53-35.png 2.png

我们看到，googlenet识别的百分比都不高，可以换其他模型
更多的模型下载: Download

摄像头

note: 默认使用 Jetson的 CSI camera. 如果用第三方的摄像头需要修改 DEFAULT_CAMER

#define DEFAULT_CAMERA   -1 // -1 for onboard camera, or change to index of /dev/video V4L2 camera (>=0)

Note: to reflect the /dev/video V4L2 device of your USB camera and recompile. The webcam model it's tested with is Logitech C920.