jetson nano如何 yolov8部署

Jetson Nano是一个由NVIDIA设计的小型嵌入式系统，专为边缘计算和人工智能应用而优化。要在Jetson Nano上部署YOLOv8（You Only Look Once Version 8），一种流行的物体检测模型，你需要经过以下几个步骤：

1. **安装依赖**：
- 更新Linux系统：确保你的Jetson Nano运行的是最新版本的Linux内核。
- 安装基本工具：如Git、CUDA和cuDNN库，以及编译工具链。

2. **下载YOLOv8源码**：

   git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
   cd darknet

3. **构建YOLOv8模型**：
- 配置Makefile：进入darknet目录并修改`make config`命令，选择适合Jetson Nano的配置文件（如nano-410.cfg）。
- 构建模型：`make -j$(nproc)`，这会编译YOLOv8及其依赖的神经网络架构。

4. **预训练权重**：
如果模型需要预训练，执行`make yolo.weights`，这会下载预训练权重或从头开始训练。

5. **运行YOLOv8**：
- 将YOLOv8模型放入 Jetson的推理路径中，例如`./darknet detect cfg/yolov8.cfg yolov8.weights test.jpg` 来检测图片。
- 对于实时视频流检测，可以考虑使用Jetson的camera API或者其他支持的视频输入。

6. **性能优化**：
- 可能需要调整一些参数，比如批处理大小（batch size），以适应Jetson Nano的硬件资源。