專案需要，落實到實際系統上去，先掛乙個官網**吧。
two days to a demo
1.安裝外掛程式
2.建立乙個repo。
目測全是c++****啊，例項了乙個影象分類的例子，好像是可以從主機中匯入我的caffemodel等東西的。
3.實現imagenet影象分類
alexnet和googlenet早在編譯時就把網路模型順便帶上了，還一共了乙個叫做imagenet-console的命令列介面，和乙個imagenet-camera的東西來呼叫攝像頭採集輸入資料。
4.編寫自己的影象分類程式
（1）載入標頭檔案
（2）宣告主函式
（3）從磁碟中讀取資料
（4）載入影象識別網路
（5）對影象進行分類
（6）對結果進行解釋
（7）關閉網路
問題：那個地方匯入caffemodel模型了？還有這個匯入識別的網路指的是deploy.prototxt檔案嗎？前面提到過好像，這個我待會看看這個原始檔找找答案。這個我回去看了一下，在imagenet這個類裡面有個create函式，這裡面定義了模型各種引數，到時候自己匯入相關路徑就可以了。
5.用cmake編譯自己的工程
6.執行實時的相機識別的例程
這裡可以用jetson自帶的攝像頭，也可以用自己的usb攝像頭，只需要修改一下imagenet-camera.cpp裡面的default_camera即可。
7.使用使用detectnet對物體進行定標
二、training + inference
jetson可以和主機互動，挺厲害的，可以使用主機訓練深度神經網路，傳給tensorrt
許多地方跟前面介紹的都是一樣的，不一樣的在下面。
1.重新訓練識別網路
這個官網介紹的是在 digits上面搞。前面介紹了 digits的具體使用方法，這個我回頭再看一下。
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