jetson nano使用towork

Jetson Nano使用TensorRT_Pro项目中的yolov7完成模型部署的具体步骤如下：

1. 首先，确保在Jetson Nano上已经安装了TensorRT、CUDA、CUDNN、OpenCV和Protobuf这几个软件环境。前四个软件环境在JetPack镜像中已经默认安装，只需要配置Protobuf即可。

2. 下载TensorRT_Pro项目的源码，可以参考文章中提供的Github仓库链接。

3. 在TensorRT_Pro项目中，使用TensorRT的ONNX parser来解析ONNX文件，完成模型的构建工作。

4. 对于yolov7-tiny模型，该模型用于口罩识别，类别数为2。根据具体需求，可以调整模型的类别数。

5. 按照TensorRT_Pro项目的README.md文件中的描述，进行具体操作。该文档非常详细，可以根据其中的指导完成模型部署。

总结来说，Jetson Nano使用TensorRT_Pro项目中的yolov7进行模型部署，需要下载源码并按照README.md文件中的指导进行操作。这样就可以在Jetson Nano上使用yolov7模型进行相关应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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