c++ yolov5 tensorrt jetson部署

c YOLOv5是一个用于目标检测的开源模型，而TensorRT是英伟达推出的用于深度学习推理加速的库，Jetson则是英伟达旗下的嵌入式系统。

要在Jetson上部署c YOLOv5模型，首先需要在PC上使用Python将YOLOv5模型转换成ONNX格式，然后使用TensorRT进行模型优化和加速。接着，将优化后的模型加载到Jetson上，并使用Jetson的CSI摄像头模块获取图像数据，送入模型进行推理。最后，根据推理结果进行目标检测并在Jetson上进行展示。

具体步骤如下：

1. 在PC端使用Python将c YOLOv5模型转换成ONNX格式。然后使用TensorRT进行模型优化和加速。

2. 将优化后的模型加载到Jetson嵌入式系统上。可以通过将模型和相关文件传输到Jetson上，再通过命令行或者Python代码加载模型。

3. 利用Jetson内置的CSI摄像头模块获取图像数据，通过图像处理将数据格式转换成模型输入所需格式。

4. 送入优化后的c YOLOv5模型进行推理，得出目标检测结果。

5. 将检测结果显示在Jetson的屏幕上或者进行其他后续处理。可以通过Python代码将检测结果展示在Jetson的屏幕上。

通过以上步骤，就可以在Jetson上成功部署c YOLOv5模型，并进行目标检测。需要注意的是，在部署过程中要考虑资源消耗和性能优化，确保模型能够在Jetson上高效运行。