jetson nano部署yolov5加速

### Jetson Nano 上部署和加速 YOLOv5

#### 准备工作
为了在 Jetson Nano 上成功部署并加速 YOLOv5，需先完成必要的准备工作。这包括安装依赖库以及配置环境。

- 安装 Python 和 PyTorch：确保已安装适合 Jetson 平台版本的 Python 及其机器学习框架 PyTorch。
- 配置 CUDA 工具包：由于 TensorRT 是基于 NVIDIA 的 GPU 加速技术开发而成，因此需要正确设置 CUDA 环境变量以便后续操作顺利进行[^1]。

#### 转换 ONNX 模型至 Engine 文件
要利用 TensorRT 对 YOLOv5 实现高效推理，通常会经历两个主要阶段——首先是将训练好的权重导出成通用中间表示形式 (ONNX)，接着再通过特定工具将其转换为目标设备上的优化执行引擎文件 (.engine)。

# 导出为 ONNX 格式的命令示例
python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include onnx

之后可以借助官方提供的 `trtexec` 命令行工具来创建 TRT engine：

trtexec --onnx=yolov5.onnx --saveEngine=yolov5.engine --explicitBatch --workspace=256 \
        --minShapes=input:1x3x320x320 --optShapes=input:1x3x640x640 --maxShapes=input:1x3x896x896

上述过程中的参数可以根据实际需求调整以适应不同应用场景下的性能要求。

#### 使用预处理过的项目简化流程
考虑到集成复杂度和个人时间成本等因素，可以直接采用经过适配后的开源实现方案加快进度。例如 DanaHan 提供了一个针对 DeepStream SDK v5.0 版本定制化修改版 YOLOv5 库，该仓库不仅包含了完整的源码还附带详细的文档说明帮助开发者快速入门[^3]。

#### 性能评估与调优建议
当一切准备就绪后，可以通过测试集验证模型精度的同时关注运行效率指标如延迟时间和吞吐量等。对于追求极致速度的情况可尝试以下几种方法进一步提升表现：
- 启用 FP16 或 INT8 推理模式；
- 尝试不同的 batch size 设置找到最佳平衡点；
- 利用多线程机制充分利用 CPU/GPU 计算资源；