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我想创建一个 VR，所以我创建了一个 RTSP 服务器来链接到我的 Zedmini。如果我使用 h265 编码器它可以工作，但不好的是 RTSP 只有在我使用 Iphone7 VLC 应用程序或计算机窗口 8 VLC 软件时才有效，我的 Android 手机 huawei p7 Onvifer 应用程序根本无法使用这个 RTSP 地址。我需要为我的项目使用华为 p7，因为我要创建应用程序并链接到这个 RTSP 服务器。

根据我的检查，一些 Android 设备不支持 h265 编码器，所以我决定使用 h264，我已经在谷歌上搜索了好几个星期，但因为找不到使用 h264 的解决方案而感到沮丧。

这是我从 test-readme.c 修改的代码------>

此代码适用于流式视频、JX2 摄像头、简单的 USB 摄像头（低端）以及 zedmini 摄像头，但使用的是 h265。我需要使用 h264 运行代码，这里肯定有一些元素遗漏或错误。

我正在考虑使用 TensorRT 转换一个预训练的对象检测模型，以便在我的 NVIDIA Jetson TX2 上进行尝试，但我发现的每个模型都有 TensorRT 尚不支持的层。到目前为止，我尝试了使用 MobileNet 和 Faster R-CNN 的 SSD，但它们都具有 TensorRT 不支持的 Identity 等操作，而且我找不到许多其他 TensorFlow 模型。

谢谢

当运行为对象检测训练的模型时，我在调用 tf.run() 时内存不足

是否有某种类型的模型训练过程以确保模型不需要大量 RAM 进行推理？

有什么方法可以将我的模型转换为使用更少的内存？

我已经尝试了一些图形转换，但它们似乎没有做太多。我还将 GPU 限制设置为内存的 40%，但这也无济于事。

我应该有大约 4gb-5gb 的可用内存。

这些是我认为我可能遇到的主要问题。

1) 从 Inception V3 训练出来的模型，而不是移动模型。

2) 对较大尺寸的图像进行标记并用于迁移学习。

-EDIT 这似乎是由于 ARM 架构上的 tensorflow 和 Cuda 的内存分配不佳。

我有一个简单的程序，我试图从相机中取出视频并通过omxh264enc. 元素链接如下所示：

但是我得到如下所示的错误：

在广泛观察大写并使用gst-inspect-1.0之后，看起来应该接受源和编码器之间的大写，特别是因为我也设置了大写过滤器。但是，这并没有发生，我不知道为什么会这样。

Righto，我遇到了这个问题... cv::cuda::getDeviceEnabledCount() == 0

平台规格：

-杰森TX2

-Ubuntu 16.04

-OpenCV 3.4.2

我有一个 usr/local/cuda 文件夹。我刚刚通过从 GitHub 获取最新版本、cmaking 然后制作它来重新安装 OpenCV。

如果我设法弄清楚，我一定会更新这个。任何提示将非常感谢。

过去我可以轻松地将 USB 摄像头输入到 Jetson TX2，但不知何故，相同的方法和代码似乎不起作用，我不知道原因可能是什么。

首先，我尝试使用 Ubuntu USB cam 命令

它无法识别插入的摄像头。但是，当我键入时列出了一个 USB 设备

但是下面什么都没有显示

最重要的是，实际问题是，我可以从 Ubuntu 16.04 桌面看到这个 USB 摄像头，但在 Jetson TX2 中看不到。完全不知道该怎么办。帮助被appriciated。

我不知道是否有人可以在这里帮助我。我也在ros论坛上问过。所以这是我的问题：

我正在做一个项目，我是 ROS 的初学者。我有一个传感器，可以计算两个十阳极之间的距离（范围）。这两个十极的名字分别是AGV和SV。AGV是计算距离的模块。这就是 AVG 和 SV 之间的主要区别。AGV 必须通过 UART 到 USB 连接到 PC，在我的情况下，它连接到 Jetson 板。您可以通过 docklight 软件洞察 AGV 的数据。它仅适用于窗户。如果一切就绪，传感器开始收集数据（以米为单位）。

我的问题是：我怎样才能访问这些数据。没有关于我应该安装驱动程序或类似的东西或软件包的信息。因此，如果我将它连接到 Jetson，并且如果我查看 rosnode 列表，我找不到任何导致我访问数据的东西。我不知道我必须做什么。我问过其他人，如果是通过 UART 到 USB，他们不知道如何访问数据。因此，如果有人可以写一个有用的答案，那就太好了。

我正在使用 NVIDIA Jetson TX2。我正在尝试使用“make”为 DynamixelSDK 生成一个“.so”文件。但我收到此错误：

您可以在https://pastebin.com/zz9MNnqp访问 make 文件

这是 MakeFile 的一部分：

尝试了 MakeFile 的 32 位和 64 位版本（适用于 linux）。

我不知道如何解决这个错误。任何帮助，将不胜感激。

When I set per_process_gpu_memory from 0.5 to 1.0, there is not enough memory and it will crashed.

1) So, any ideas or suggestions to make it work?

2) Does convert tensorflow code to tensorRT will improve the performance (not for training, only for prediction)?

我正在尝试使用 TensorFlow对象检测 API 来训练 Mask RCNN 模型。由于我使用的是Nvidia Jetson TX1，因此我使用此github repo中的预构建轮子安装了 TensorFlow 1.4 。

在尝试运行时

我遇到了以下错误：

它告诉我更新protobuf库，但我不知道该怎么做，因为我已经尝试安装最新版本（见下文）。其实我什至不知道到底是谁在抛出这个错误。希望有人可以帮助我。提前致谢！

我按照官方教程安装了对象检测 API ，特别是我安装了较新版本的protobufvia

我认为此安装有效，因为我得到了所需的输出：

但如果我输入

安装了一些东西apt。不确定这是否与错误有关。

运行：

• Ubuntu 16.04
• 蟒蛇 3.5
• TensorFlow 1.4