第三天
nnie移植失敗了
暫時先放著吧，既然硬核跑不了，先試一下軟核，使用ncnn框架來部署目標檢測模型
1、交叉編譯opencv
target root選擇交叉編譯工具鏈的bin目錄就行
其餘的預設
然後開始編譯，肯定會出錯
undefined reference to `pthread_mutexattr_destroy`
修改編譯目錄下的 cmakecache.txt 檔案，找到 cmake_ee_linker_flags:string 項
將//flags used by the linker.
cmake_exe_linker_flags:string=' '
修改為//flags used by the linker.
cmake_exe_linker_flags:string= -pthread -lrt -ldl
2、交叉編譯ncnn
版本無所謂
sudo
apt-get
install
curl libtool
#編譯pc版本
cd protobuf-3.2.0
./autoconf.sh
./configure --prefix=/usr/local/pc/protobuf-3.2.0
#編譯arm版本
cd protobuf-3.2.0
./autoconf.sh
./configure --build=i686-pc-linux --host=arm-linux \
--with-protoc=/usr/local/pc/protobuf-3.2.0/bin/protoc \
--prefix=/usr/local/tegrax1/protobuf-3.2.0
在編譯ncnn的時候，使用cmake指定protobuf的路徑。
3、執行mobilenet-ssd
使用ncnn在cpu平台部署mobilenet-ssd和resnet18-ssd，很明顯mobilenet的速度比resnet更快，這也驗證了之前寫的，depthwise的卷積更加適合cpu平台，因為卷積操作在cpu上都需要進行im2col這樣的操作，但是1*1卷積在記憶體上不需要進行記憶體重拍，所以速度快。 在gpu上，resnet18-ssd比mobilenet-ssd更快，效果也會更好。
4、在3559a上執行
在3559a上執行速度簡直太慢了。。。。
啊。。。。。
單核單執行緒只有2fps。。。。
看來nnie是逃不了了。。。。。
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