jetson nano部署yolov5目标检测

YOLOv5是一种目标检测深度学习算法，它在推理速度和精度上都有较好的性能。要在Jetson Nano上部署YOLOv5目标检测，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，需要将训练好的YOLOv5s权重文件转换为wts文件格式。然后，使用build工具将wts文件转换为TensorRT的engine文件。这样就可以对输入的Tensors进行加速处理并得到推理的输出结果。\[2\]

2. 在Jetson Nano上部署YOLOv5目标检测，还需要修改文件夹DeepStream-Yolo/external/yolov5/nvdsinfer_custom_impl_Yolo下的文件yololayer.h和yololayer.cu，以使其可以在YOLOv5 V4.0上正常工作。\[3\]

通过以上步骤，你就可以在Jetson Nano上成功部署YOLOv5目标检测算法了。希望对你有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Jetson Nano 部署(1)：YOLOv5 目标检测实战介绍](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126399006)[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]
- *3* [Jetson Nano部署实现（一）——Yolov5目标检测-Jetson Nano部署](https://blog.csdn.net/qq_40305597/article/details/117320573)[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]
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