NVIDIA tx 2で直接テスト訓練した目標検出モデル方法

tx 2ではモデルを素早く訓練することができないので、訓練したモデル(原論文で提供した訓練で得られた最終モデル)を直接テストするのが一般的である.方法は次のとおりです.
cd ~/py-faster-rcnn
1.ZFネットワークのテスト

time ./tools/test_net.py \
--gpu 0 \
--def models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_end2end/test.prototxt \
--net data/faster_rcnn_models/ZF_faster_rcnn_final.caffemode \
--imdb voc_2007_test \
--cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml

(上のパスを自分のものに変える必要があることに注意してください.ここは私のモデルとネットワークファイルの格納場所です.上記のファイルを.shスクリプトファイルに入れます.)
２.試験VGG 16

time ./tools/test_net.py \
--gpu 0 \
--def models/pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_end2end/test.prototxt \
--net data/faster_rcnn_models/VGG16_faster_rcnn_final.caffemode \
--imdb voc_2007_test \
--cfg experiments/cfgs/faster_rcnn_end2end.yml