一 nanodet 介绍

最近比较火的 one stage 物体定位和检测模型，作者不光是取得了比较高的学术 score ( 精度和性能），并且把工程部署的细节也落地了，在 android 下也有不错的方案。

真是牛的可以，感觉工程师们再不努力就没饭吃了。。

https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/110072440

二数据集准备：

可以看上面链接的介绍，比较详细

也可以参考我的另外一个博文，里面 github 地址里包含了nanodet 数据集的准备

https://blog.csdn.net/walletiger/article/details/110733182

nanodet 需要 coco 格式数据集，标注文件格式不大一样， train 和 val 放在两个独立的 json 文件中。

除了数据集，还要有个训练模型描述文件，我放在 config/nanodet-facemask.yaml

从 nanodet-m.yml copy 过来，改了如下:

三训练

python tools/train.py nanodet-facemask.yaml

nandet 训练过程出错解决：

一个是 coco 需要图片文件名是整数，我的数据集很冤。报错了，这个根据报错代码行数简单粗暴的忽略了。 (不该这么简单粗暴）

第二个是 trainer.py 训练报错：

list object has no method cpu ..

根据自己的理解修改了下， it works ...

四部署 nanodet 模型到 jetson nano 并验证

先在，然后把训练好的模型放上去

jetson nano下载代码：

git clone https://github.com/RangiLyu/nanodet

上传训练好的模型，在:

 output/model_best/model_best.pth

我修改了 demo (demo2)，更换了 camera 类来适配 jetson nano 的 gstreamer camera backend

摄像头采集类：

https://github.com/walletiger/jetson_nano_py/blob/master/camera.py

python demo/demo2.py webcam --config nanodet-facemask.yml --model model_best.pth --camid jetcam

demo 效果：

jetson nano 口罩佩戴检测

pth 模型直接跑获得了 640x360 @15fps 的性能，初步的测试速度比 yolov5s 我验证的结果要快！后续能否通过 onnx , onnx->tensorRT 。。还有多少提升空间。再研究吧

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