jetson nano部署yolov4tiny

你可以在Jetson Nano上安装OpenCV，然后通过源代码编译安装YOLOv4-tiny。接下来，你可以加载预先训练的权重文件并使用它来运行检测。你也可以在Jetson Nano上训练自己的YOLOv4-tiny模型。

相关问题

jetson nano部署yolov7

jetson nano部署yolov7模型的具体流程可以参考之前的Jetson嵌入式系列模型部署教程。在该教程中，作者分享了yolov7模型的训练和jetson nano部署的内容。根据引用\[1\]中的描述，可以先下载yolov7-tiny.pt模型，并按照教程中的步骤进行部署。如果有任何问题，可以参考作者提供的GitHub仓库或者向作者咨询。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Jetson nano部署YOLOv7](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/126668443)[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YOLOv8](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/129640372)[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 ]

jetson nano怎么部署到yolov4-tiny，详细过程

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。