jetson nano使用c++封装 yolov5

时间: 2023-05-04 18:02:34 浏览: 81
Jetson Nano是一款基于NVIDIA Jetson TX1/TX2的小型嵌入式计算机,具有高性能和低功耗的特点,被广泛应用于人工智能、智能制造等领域。Yolov5是一种深度学习算法,用于实现目标检测任务。在使用Jetson Nano进行目标检测时,可以通过封装Yolov5实现更高效率的计算。 封装Yolov5的过程主要包括以下几个步骤: 1.选择合适的Jetson Nano平台和开发环境,例如JetPack。 2.下载Yolov5源代码,并根据Jetson Nano的特点进行适当修改,例如修改检测器中的输入分辨率。 3.使用C语言将修改后的Yolov5源代码进行封装,实现在Jetson Nano上的加速计算和显示输出。 4.进行性能测试和优化,根据实际应用场景对算法进行调整和优化,使得目标检测结果更加准确和及时。 5.将封装后的Yolov5算法应用于实际场景中,例如智能安防和智能交通等领域,提高系统的自动化水平和效率。 封装Yolov5算法可以充分发挥Jetson Nano平台的计算能力,实现更加高效的目标检测任务,同时也是将深度学习算法应用于实际场景中的重要步骤。
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jetson nano实战人脸检测yolov5

Jetson Nano是一款由英伟达推出的嵌入式计算平台,搭载了小型而强大的GPU。而YOLOv5是一种流行的目标检测算法,具有高精度和实时性的特点。 使用Jetson Nano实战人脸检测YOLOv5可以通过以下步骤实现: 1. 准备Jetson Nano:确保Jetson Nano的操作系统已经安装,并已经正确配置CUDA和OpenCV等必要的软件。 2. 下载YOLOv5:从GitHub上下载YOLOv5的代码库,并将其复制到Jetson Nano的工作目录。同时,确保已经下载了YOLOv5的预训练权重文件。 3. 数据集准备:首先,收集一批具有人脸标注的图像,可以使用公开的人脸数据集或者自己手动标注。然后,将这些图像与相应的标签转换为YOLO的格式。 4. 调整配置文件:在YOLOv5的配置文件中,可以设置模型的结构、训练的超参数和路径等。根据自己的需求,可以对配置文件进行适当的调整。 5. 模型训练:运行YOLOv5的训练脚本,指定数据集的路径、预训练权重和其他参数进行模型训练。训练过程可能需要较长时间,具体时间根据数据集的大小和计算能力的不同而定。 6. 模型推理:通过加载训练好的模型权重文件,使用YOLOv5进行人脸检测。可以使用Jetson Nano的摄像头或者从视频文件中读取图像进行测试。运行推理脚本后即可看到人脸检测的结果。 通过以上步骤,就可以在Jetson Nano上实战人脸检测YOLOv5。Jetson Nano的较高计算能力以及YOLOv5的精度和实时性,能够为人脸检测任务提供很好的计算性能和准确度。

jetson nano中如何用yolov5调用摄像头

在Jetson Nano上使用YOLOv5调用摄像头的方法如下: 1. 首先,确保你的摄像头处于可用状态。你可以使用指令 `v4l2-ctl --list-devices` 来查看可用的摄像头设备。 2. 根据输出的设备列表确定要调用的摄像头名称。例如,如果你想调用名称为"video1"的摄像头,那么你需要将默认设置从"default"改为"1"。 3. 打开终端,并输入以下指令来调用摄像头: ``` python3 detect.py --source 1 ``` 其中,"detect.py"是YOLOv5的检测脚本,"--source 1"表示调用摄像头设备"1"。根据你的实际情况,你可能需要修改脚本的路径和摄像头设备号码。 4. 运行以上指令后,YOLOv5将会调用指定的摄像头进行实时目标检测。 请注意,以上的方法是基于Jetson Nano和YOLOv5的前提下,具体的操作步骤可能会因为使用的软件版本和硬件环境的不同而有所差异。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [YOLOv5实时检测调用usb摄像头 [ jetson nano -Ubuntu18.4 - Astra pro相机 ]](https://blog.csdn.net/ZHUO__zhuo/article/details/130340130)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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要在Jetson Nano上部署Yolov5,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 将生成的.wts文件复制到Jetson Nano上的yolov5文件夹中。您可以使用U盘将文件从Windows电脑复制到Jetson Nano上的yolov5文件夹中。 2. 打开yololayer.h文件,并根据您训练模型的类别数量修改CLASS_NUM的值。这个值应该与您训练模型时使用的类别数量相匹配。 3. 在yolov5文件夹中打开终端,并依次运行以下指令: mkdir build cd build cmake .. make sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine 4. 这样就生成了yolov5s.engine文件,可以用于在Jetson Nano上进行目标检测。 另外,由于Jetson Nano的性能限制,yolov5s模型的识别速度大约为1秒9帧。如果您想提升性能,可以安装pycuda来加速计算。您可以参考相关教程来安装pycuda。 此外,如果您想在Jetson Nano上使用PyCharm进行代码调试,您还需要安装JDK。您可以使用以下指令安装JDK: sudo apt install openjdk-11-jdk 请注意,Jetson Nano在运行原版yolov5时可能会受到内存限制,建议使用命令行来运行最终的部署。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速——(自己走一遍全过程记录)](https://blog.csdn.net/Mr_LanGX/article/details/128094428)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [Jetson nano部署Yolov5 ——从烧录到运行 1:1复刻全过程](https://blog.csdn.net/IamYZD/article/details/119618950)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
以下是将 Jetson Nano 部署到 YOLOv4-tiny 的详细过程: 1. 安装 JetPack JetPack 是 NVIDIA 的软件套件,其中包含 Jetson Nano 的操作系统、CUDA、cuDNN、TensorRT 等组件。可以从 NVIDIA 官网下载并安装。安装过程中需要选择 CUDA 和 cuDNN 的版本,需要与 YOLOv4-tiny 使用的版本相匹配。 2. 克隆 YOLOv4-tiny 仓库 使用以下命令从 GitHub 克隆仓库: git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git 3. 编译 YOLOv4-tiny 在克隆的仓库目录下,执行以下命令编译 YOLOv4-tiny: cd darknet make 编译过程可能需要较长时间,取决于 Jetson Nano 的性能。 4. 下载权重文件 从 YOLOv4-tiny 的官方仓库中下载权重文件,可以使用以下命令: wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v4_pre/yolov4-tiny.weights 将权重文件保存到 darknet 目录下。 5. 测试 YOLOv4-tiny 在 darknet 目录下,执行以下命令测试 YOLOv4-tiny: ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg 该命令会使用 YOLOv4-tiny 模型检测 data/dog.jpg 中的狗,并输出检测结果。 6. 部署到 Jetson Nano 将编译好的 darknet 目录复制到 Jetson Nano 上,使用以下命令测试 YOLOv4-tiny: ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov4-tiny.cfg yolov4-tiny.weights data/dog.jpg -thresh 0.4 这里添加了 -thresh 0.4 参数,用于过滤置信度低于 0.4 的检测结果。 以上就是将 Jetson Nano 部署到 YOLOv4-tiny 的详细过程。
Jetson Nano 使用 CSI (Camera Serial Interface) 接口连接摄像头。要在 Jetson Nano 上使用 CSI 摄像头,您需要使用 NVIDIA JetPack SDK 安装相应的软件和驱动程序,并编写相应的 C 代码来访问和控制摄像头。 以下是一些基本的步骤,可以帮助您开始使用 CSI 摄像头: 1. 安装 JetPack SDK:JetPack SDK 包含了 NVIDIA Jetson Nano 的所有软件和驱动程序。您可以从 NVIDIA 的官方网站上下载 JetPack SDK,并按照指南进行安装。 2. 连接 CSI 摄像头:将 CSI 摄像头插入 Jetson Nano 的 CSI 接口。 3. 编写 C 代码:使用 GStreamer 库编写 C 代码来访问和控制摄像头。GStreamer 是一种流媒体框架,可以帮助您在 Jetson Nano 上捕获和处理视频流。您可以使用 GStreamer 的 nvarguscamerasrc 插件来访问 CSI 摄像头。 以下是一个简单的 C 代码示例,可以使用 nvarguscamerasrc 插件捕获 CSI 摄像头的视频流: c #include <gst/gst.h> int main(int argc, char* argv[]) { GstElement *pipeline, *source, *sink; GstBus *bus; GstMessage *msg; GstStateChangeReturn ret; /* Initialize GStreamer */ gst_init(&argc, &argv); /* Create the elements */ source = gst_element_factory_make("nvarguscamerasrc", "source"); sink = gst_element_factory_make("nveglglessink", "sink"); /* Create the empty pipeline */ pipeline = gst_pipeline_new("test-pipeline"); if (!pipeline || !source || !sink) { g_printerr("Not all elements could be created.\n"); return -1; } /* Build the pipeline */ gst_bin_add_many(GST_BIN(pipeline), source, sink, NULL); if (gst_element_link(source, sink) != TRUE) { g_printerr("Elements could not be linked.\n"); gst_object_unref(pipeline); return -1; } /* Start playing */ ret = gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_PLAYING); if (ret == GST_STATE_CHANGE_FAILURE) { g_printerr("Unable to set the pipeline to the playing state.\n"); gst_object_unref(pipeline); return -1; } /* Wait until error or EOS */ bus = gst_element_get_bus(pipeline); msg = gst_bus_timed_pop_filtered(bus, GST_CLOCK_TIME_NONE, GST_MESSAGE_ERROR | GST_MESSAGE_EOS); /* Parse message */ if (msg != NULL) { GError *err; gchar *debug_info; switch (GST_MESSAGE_TYPE(msg)) { case GST_MESSAGE_ERROR: gst_message_parse_error(msg, &err, &debug_info); g_printerr("Error received from element %s: %s\n", GST_OBJECT_NAME(msg->src), err->message); g_printerr("Debugging information: %s\n", debug_info ? debug_info : "none"); g_clear_error(&err); g_free(debug_info); break; case GST_MESSAGE_EOS: g_print("End-Of-Stream reached.\n"); break; default: /* We should not reach here because we only asked for ERRORs and EOS */ g_printerr("Unexpected message received.\n"); break; } gst_message_unref(msg); } /* Free resources */ gst_object_unref(bus); gst_element_set_state(pipeline, GST_STATE_NULL); gst_object_unref(pipeline); return 0; } 4. 编译和运行代码:使用 gcc 编译上述 C 代码,并在 Jetson Nano 上运行它。您应该能够看到 CSI 摄像头的视频流在屏幕上显示出来。 请注意,上述代码仅仅是一个简单的示例。如果您需要更复杂的功能,例如捕获图像、处理视频流等,请参考 GStreamer 的官方文档,并编写相应的 C 代码来实现您的需求。

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