jetson nano配置yolov5环境

要在Jetson Nano上配置yolov5环境，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，由于Jetson Nano使用的是aarch64架构，无法直接使用Anaconda。因此，需要手动安装所需的依赖项。

2. 克隆yolov5仓库。在Jetson Nano上执行以下命令：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

3. 进入yolov5目录：

   cd yolov5

4. 更新pip：

   python -m pip install --upgrade pip

5. 安装所需的依赖项：

   pip install -r requirements.txt

6. 如果遇到matplotlib包安装失败的问题，可以尝试更换国内源。可以执行以下命令重新安装matplotlib：

   pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple matplotlib

7. 确认已安装的Python包：

   python3 -m pip list

8. 接下来，可以使用以下命令进行yolov5的测试：
- 图片测试：

     python3 detect.py --source data/images/bus.jpg --weights yolov5n.pt --img 640

- 视频测试（需要自己准备视频）：

     python3 detect.py --source video.mp4 --weights yolov5n.pt --img 640

- 摄像头测试：

     python3 detect.py --source 0 --weights yolov5n.pt --img 640

9. 如果要打开海康摄像头，可以执行以下命令：

   python detect.py --source rtsp://admin:xxxxxx@xxx.xxx.xxx.xxx:554/Streaming/Channels/101 --weights yolov5s.pt

请注意，以上步骤仅供参考，具体操作可能会因环境和需求而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [在英伟达 jeason nano配置yolov5](https://blog.csdn.net/laoli_/article/details/128215160)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [jetson nano 配置yolov5](https://blog.csdn.net/ckq707718837/article/details/125310192)[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^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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