yolov7移植到jetson nano

要将 YOLOv7 移植到 Jetson Nano 上，您需要执行以下步骤：

1. 安装 JetPack SDK

JetPack SDK 是一个软件开发工具包，它包含了 Jetson Nano 的驱动程序和软件库。您需要下载最新的 JetPack SDK，并按照官方文档进行安装。

2. 安装 PyTorch

YOLOv7 是用 PyTorch 实现的，所以您需要在 Jetson Nano 上安装 PyTorch。您可以通过以下命令安装 PyTorch：

sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev 
pip3 install Cython
wget https://nvidia.box.com/shared/static/cs3xn3td6sfgtene6jdvsxlr366m2dhq.whl -O torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl
pip3 install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

3. 下载 YOLOv7

您可以从 YOLOv7 的官方 GitHub 仓库上下载 YOLOv7。您需要将它们下载到 Jetson Nano 上。

4. 安装依赖项

在 Jetson Nano 上运行 YOLOv7，您需要安装一些必要的依赖项。您可以通过以下命令安装这些依赖项：

sudo apt-get install libatlas-base-dev libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install --no-install-recommends libboost-all-dev

5. 编译 Darknet

YOLOv7 是基于 Darknet 实现的。您需要在 Jetson Nano 上编译 Darknet。您可以按照以下步骤进行编译：

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

在 Makefile 文件中，您需要将以下变量进行设置：

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1
OPENCV=1

然后，您可以运行以下命令进行编译：

make -j$(nproc)

6. 运行 YOLOv7

现在，您已经准备好在 Jetson Nano 上运行 YOLOv7 了。您可以使用以下命令来运行 YOLOv7：

./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov7.cfg yolov7.weights data/dog.jpg

其中，`coco.data` 是数据集的配置文件，`yolov7.cfg` 是 YOLOv7 的配置文件，`yolov7.weights` 是训练好的模型，`data/dog.jpg` 是要检测的图像。

注意，Jetson Nano 的性能可能不足以在实时视频流上运行 YOLOv7。您可能需要使用较低的分辨率或降低检测频率来实现实时性能。