在 NVIDIA Jetson NANO上运行 PoseNet 姿态识别
在 NVIDIA Jetson NANO上运行 PoseNet 姿态识别
项目地址：
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/posenet.md 本教程使用平台：Jetson Nano, Jetpack 4.6
安装Jetson Inference
依次运行以下命令：
$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install git cmake libpython3-dev python3-numpy$ git clone --recursive https://github.com/dusty-nv/jetson-inference$ cd jetson-inference$ mkdir build$ cd build$ cmake ../在这个步骤会执行 jetson-inference/tools 下的 download-models.sh 与install-pythrch.sh 两个脚本，分别为这个项目执行以下两个动作：
1.download-models.sh
在此可以下载实验所需要的神经网络的结构文件、预训练模型等数据，包括图像分类、物件检测、语义分割等不同应用的材料。由于这些神经网络与预训练模型文件，全部存放在国外的网站上，在国内直接下载会需要耗费相当多的时间。
在此列表中找到 "Pose Estimation - all models" ，按空格键勾选，然后回车进行安装。
2. install-pythrch.sh
此脚本将会安装 pytorch 训练框架，因为本教程不涉及训练部分，所以可以不勾选直接回车跳过安装。如果后续需要，可以手动执行此脚本。
继续执行以下命令完成安装
$ make -j$(nproc)$ sudo make install$ sudo ldconfig使用PoseNet
导航到示例目录:
cd jetson-inference/python/examplesPoseNet 有以下预训练模型，这在先前的步骤中已经安装好了。
我们可以使用 --network 参数来指定使用的模型，如果未指定使用哪个模型，默认会使用 Pose-ResNet18-Body 。
使用视频源
posenet.py 可以通过传入视频文件的路径来进行检测。
$ ./posenet.py [输入路径]
# 例$ ./posenet.py /home/nvidia/example_video/202202102358.mp4导出检测视频。添加 --headless 参数可以设置不显示，以提高性能。
$ ./posenet.py [输入路径] [输出路径] --headless
# 例$ ./posenet.py /home/nvidia/example_video/202202102358.mp4 /home/nvidia/densenet121-example.mp4 --network=densenet121-body --headless（左右滑动可以看到完整代码）
用ResNet18模型跑的Demo:
用DenseNet121模型跑的Demo：
本教程转自：
https://www.cnblogs.com/chenjambo/articles/run_posenet_on_nvidia_jetson.html
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讲座预告：
