abc869788668的博客

由于TX1内存以及存储空间的限制，安装tensorflow需要额外的资源转载的视频使用的时SSD，通过实际操作，发现SD卡也是可以的网站为http://www.jetsonhacks.com/2016/12/21/jetson-tx1-swap-file-and-development-preparation/BackgroundOver the last

1.我使用的是嵌入式系统TX1，CPUGPU效率有限，只能使用ZF模型进行训练2.数据集不能太小，第一次做数据集想只是试一试，只做了20个，结果费了半天劲，做不出效果，后来做了200+的数据集，才有了效果，做数据集不是很费事，建议做至少100+3.我在训练时多次发生找不到"cv2"这个module的问题，简单的解决方法是在python安装目录下找到cv2.so文件，复制到出问题的文件夹即可

转自http://blog.youkuaiyun.com/sinat_30071459/article/details/50723212，自己加入了自己制作数据集时遇到的一些问题，和想法首先录一段想制作成数据集的目标的视频，截成一帧一帧的图片，作为数据集的原材料。0.文件夹名首先，确定你的数据集所放的文件夹名字，例如我的叫logos。（或者和voc2007一样的

转自http://blog.youkuaiyun.com/Gavin__Zhou/article/details/52052915数据集参考VOC2007的数据集格式，主要包括三个部分:JPEGImagesAnnotationsImageSets/MainJPEGImages —> 存放你用来训练的原始图像

根据之前发的文章，之前在TX1上已经安装好caffe了 基本环境是，Ubuntu16.04系统,cuda8.0, cudnn, opencv3.1.0等caffe必需的依赖首先安装pip用于安装之后的Python依赖sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install python-pip安装Python依赖包s

opencv3.1 安装下载http://opencv.org/releases.html安装介绍http://www.cnblogs.com/xiaomanon/p/5490281.htmlhttp://www.cnblogs.com/asmer-stone/p/5089764.htmlCUDA8.0安装查询GPU是否支持CUDAhttps://dev