jetsonnano训练模型

时间: 2023-08-12 08:03:48 浏览: 30
Jetson Nano由于其较低的算力，不推荐在其上进行复杂的深度学习模型训练。通常情况下，我们会在GPU服务器上使用PyTorch等框架进行模型训练，并将训练得到的.pth模型文件转化为ONNX格式文件。然后，我们可以在Jetson Nano上使用TensorRT加载ONNX模型，实现快速的推理过程。这样可以充分利用Jetson Nano的推理能力，同时降低成本。\[1\] 参考资料中提到了一些关于在Jetson Nano上部署模型的方法，例如使用Python进行Paddle Inference的部署\[2\]。此外，还可以使用预训练模型来加速模型的收敛速度和提升检测精度，这是一种常见的迁移学习方法\[3\]。 总结来说，Jetson Nano适合用于模型推理，而不适合进行复杂的模型训练。我们可以在GPU服务器上进行训练，并将训练好的模型转化为ONNX格式，然后在Jetson Nano上使用TensorRT进行快速推理。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Jetson Nano 模型训练和推理流程](https://blog.csdn.net/mygia/article/details/124583367)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【从踩坑到入门】基于Jetson Nano的深度学习模型部署教程](https://blog.csdn.net/m0_63642362/article/details/122908630)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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jetson nano部署pytorch模型

Jetson Nano是一款小型的嵌入式计算机，可以用于部署PyTorch模型。以下是Jetson Nano部署PyTorch模型的步骤： 1. 安装PyTorch：在Jetson Nano上安装PyTorch，可以使用pip或者源代码安装。建议使用源代码安装，因为Jetson Nano的CPU架构是ARM，需要编译PyTorch的源代码才能在Jetson Nano上运行。 2. 准备模型：将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式，可以使用torch.onnx.export函数将PyTorch模型转换为ONNX格式。 3. 加载模型：使用ONNX Runtime库加载ONNX模型，可以使用Python API或者C++ API加载模型。在Jetson Nano上，建议使用C++ API加载模型，因为C++ API比Python API更快。 4. 推理模型：使用ONNX Runtime库推理模型，可以使用C++ API或者CUDA API推理模型。在Jetson Nano上，建议使用CUDA API推理模型，因为Jetson Nano的GPU支持CUDA加速。 以上是Jetson Nano部署PyTorch模型的基本步骤，具体实现可以参考PyTorch和ONNX Runtime的官方文档。

jetson nano怎么部署yolov7模型

您好，关于如何在Jetson Nano上部署Yolov7模型，可以参考以下步骤： 1. 安装JetPack软件套件 JetPack是专门为AI开发和深度学习设计的软件套件，可以轻松地部署和优化预训练模型。 2. 下载并安装CUDA和cuDNN CUDA是由NVIDIA开发的并行计算平台，必须在Jetson Nano上安装，才能支持深度学习框架。cuDNN是一个深度神经网络库，须要一起安装，可提高模型的性能。 3. 安装PyTorch和OpenCV 在Jetson Nano上运行Yolov7模型的第一步是安装Python库，包括PyTorch和OpenCV。可以使用以下命令在Jetson Nano上安装： sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-wheel python3-pillow python3-numpy python3-scipy sudo apt-get install python3-opencv sudo pip3 install torch torchvision 4. 下载Yolov7源代码 您可以从GitHub上下载Yolov7的源代码，使用以下命令进行克隆： git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git 5. 创建YOLO模型 将模型需要的权重(weights)和模型配置文件(yolov7.cfg)文件放置到相应的文件夹中。在终端输入以下命令，即可创建YOLO模型： python3 detect.py --weights weights/yolov7.pth --cfg cfg/yolov7.cfg --names data/coco.names 6. 测试模型 运行以下命令，在摄像头视频流中测试Yolov7模型： python3 detect.py --weights weights/yolov7.pth --cfg cfg/yolov7.cfg --names data/coco.names --source 0 希望这些步骤能对您有所帮助。

jetson nano qt

### 回答1： Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的嵌入式平台，用于进行人工智能和机器学习的开发和应用。而QT则是一种功能强大的跨平台应用开发框架。 Jetson Nano支持NVIDIA的CUDA框架，可以高效地进行GPU加速计算，使得人工智能和机器学习的算法在边缘设备上得以实现。它采用小巧的形状设计和低功耗的性能表现，非常适合用于嵌入式系统中。 而QT作为一种跨平台的应用开发框架，可以方便地进行图形用户界面的设计与开发。它提供了丰富的工具和库，可以帮助开发者快速构建出现代化的界面和交互体验。因此，将Jetson Nano与QT相结合，可以实现更加友好和直观的界面设计，方便操作者进行配置和控制。 通过使用Jetson Nano进行人工智能和机器学习的开发，再结合QT进行界面的设计和交互，可以为各行各业带来许多创新和便利。例如，在智能家居领域，可以使用Jetson Nano进行人脸识别和语音识别的开发，然后通过QT框架构建一个直观的家居控制界面，实现智能家居的管理和控制。 总之，Jetson Nano与QT相结合，可以实现更加智能化和便利化的开发和应用，促进了人工智能和机器学习技术在更广泛领域的推广和应用。 ### 回答2： Jetson Nano是一款由NVIDIA开发的高性能嵌入式计算器，集成了强大的AI和机器学习功能。QT（即Qt for Python）是一种基于Python语言的开发框架，用于创建跨平台的用户界面和应用程序。 Jetson Nano和QT结合后，可以实现许多强大的功能和应用。首先，Jetson Nano的强大计算能力可以支持复杂的机器学习算法和深度学习模型。借助QT的用户界面设计工具，开发人员可以轻松创建交互式界面，用于图像处理、对象识别、语音识别等AI应用。 其次，Jetson Nano和QT的结合还可以用于物联网应用。开发人员可以使用QT的网络功能和Jetson Nano的传感器接口，实现与其他设备的无缝连接和数据交互。例如，可以开发智能家居系统，通过Jetson Nano的计算能力和QT的界面设计，实现远程控制、数据监测和智能调控。 此外，Jetson Nano和QT还可用于嵌入式视觉系统的开发。结合Jetson Nano的摄像头接口和QT的图形功能，开发人员可以轻松实现实时图像处理和视觉识别应用。例如，可以开发智能监控系统，通过Jetson Nano的图像识别功能，实现人脸识别、行为分析等高级功能。 综上所述，Jetson Nano和QT的结合为开发人员提供了强大的工具和平台，用于创建高性能的AI应用、物联网应用和嵌入式视觉系统。无论是在科研、工业应用还是个人项目中，Jetson Nano QT都具有巨大的潜力和应用前景。 ### 回答3： Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的低成本、高性能的嵌入式计算平台。它搭载了Quad-core ARM Cortex-A57处理器和128个NVIDIA CUDA核心，能够实现AI、机器视觉和边缘计算等应用。而Qt是一款跨平台的开发框架，具有丰富的图形界面和便捷的功能，被广泛应用于软件开发中。 Jetson Nano配合Qt可以实现多种应用。首先，Qt提供了丰富的图形界面组件和易用的设计工具，可以快速构建用户友好的界面，方便用户进行交互操作。在Jetson Nano上，通过与Qt结合，可以为AI和机器视觉应用开发直观的控制界面，使用户更加方便地进行图像处理和模型训练。 其次，Jetson Nano支持CUDA加速，而Qt也提供了对CUDA的支持。通过使用Qt的CUDA模块，可以方便地在Jetson Nano上运行CUDA代码，加速计算过程，提高应用的性能。这对于需要进行大规模并行计算的应用尤为重要，比如深度学习和计算机视觉领域。 此外，Qt的跨平台特性也使得开发者能够轻松将应用移植到Jetson Nano之外的其他系统上运行。这为开发人员带来了更大的灵活性和便利性，能够更好地满足不同平台的需求。 综上所述，Jetson Nano搭配Qt可以实现丰富的功能和优化性能，使得应用开发更加高效和灵活。无论是用于AI、机器视觉还是其他领域的开发，Jetson Nano Qt都是一个强大的组合。

jetson nano 开发人员手册

Jetson Nano是硬件系统，它提供了高效的人工智能计算能力，非常适合物联网、机器人、无人驾驶等领域的应用开发。而Jetson Nano开发人员手册是一本详细介绍Jetson Nano硬件和软件系统的指南。 Jetson Nano开发人员手册的内容主要包括以下几个方面： 1. 硬件介绍：手册首先会介绍Jetson Nano的硬件组成和规格，包括处理器、GPU、内存等。它还会提供硬件设计指南，帮助开发者了解如何连接外部设备和扩展模块。 2. 软件开发环境：手册会详细介绍Jetson Nano的软件开发环境，包括操作系统、编程语言支持和开发工具。开发者可以通过手册学习如何搭建开发环境，并且掌握使用Jetson Nano进行应用程序开发的技巧和方法。 3. AI推理和深度学习：Jetson Nano是一款专为AI推理和深度学习开发而设计的硬件平台。开发人员手册会解释如何使用Jetson Nano进行模型训练和推理，以及如何优化计算性能和能源消耗。 4. 外设和传感器：Jetson Nano可以连接各种外设和传感器，用于实现不同的应用场景。手册会介绍如何使用这些外设和传感器，并且给出相应的代码示例和开发指导。 总的来说，Jetson Nano开发人员手册是一本实用的指南，它提供了丰富的硬件和软件知识，帮助开发者快速上手并进行应用开发。无论是初学者还是有经验的开发者，都可以通过这本手册深入学习和掌握Jetson Nano的开发技术。

jetson nano tensorrt

Jetson Nano可以使用TensorRT进行加速推理。首先，确保Jetson Nano上安装了最新版本的JetPack 4.4，其中包含了TensorRT 7.1的安装。此外，还需要安装PyTorch 1.6.0以及相应的CUDA和cuDNN版本。请注意，Jetson Nano上的TensorRT版本与加载的ONNX模型版本要保持一致，否则可能会导致加载模型时出现问题。 同时，在执行任何与AI相关的操作时，务必给Jetson Nano安装风扇来散热，并使用外部适配器供电（最好使用3A输出的电源）。这样可以确保Jetson Nano在进行深度学习任务时能够保持稳定和良好的性能。 总结起来，Jetson Nano可以使用TensorRT进行深度学习推理加速，但在使用之前需要确保安装了相应的软件包，并采取适当的散热和供电措施。对于更详细的Jetson Nano的介绍和基本使用方法，可以参考相关博客文章。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Jetson Nano目标检测手把手实战教程（pytorch训练、tensorrt推理，含完整代码和数据）](https://blog.csdn.net/qianbin3200896/article/details/108949723)[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%"] [ .reference_list ]

jetsonnano识别图像

Jetson Nano是一款强大的嵌入式计算平台，可以用于图像识别和深度学习任务。要在Jetson Nano上进行图像识别，你可以使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或Caffe来构建和训练模型，并使用OpenCV等库进行图像处理和预处理。 以下是一个基本的图像识别流程： 1. 收集和准备数据集：收集包含所需图像类别的数据集，并对图像进行标注和预处理，如裁剪、缩放和归一化。 2. 构建和训练模型：使用选定的深度学习框架构建模型架构，如卷积神经网络（CNN），并使用数据集进行训练。 3. 部署模型到Jetson Nano：将训练好的模型导出为适用于Jetson Nano的格式，如TensorRT引擎文件。然后将模型文件复制到Jetson Nano设备上。 4. 图像预处理和推理：使用OpenCV等库加载图像，并对图像进行必要的预处理，如调整大小和归一化。然后使用导入的模型对图像进行推理，以识别图像中的对象或执行其他任务。 需要注意的是，图像识别是一个复杂的任务，需要一定的计算资源和知识来构建和训练模型。如果你是初学者，可以尝试使用一些现有的预训练模型和教程来入门。

jetson nano 艾睿

Jetson Nano 是一款由 NVIDIA 公司推出的人工智能计算平台，它采用了 NVIDIA 的 AI 操作系统——艾睿（JetPack），可以实现高性能的计算与深度学习的应用。 Jetson Nano 的性能强大，搭载了 NVIDIA 的 Maxwell 架构 GPU 和四核 ARM Cortex-A57 CPU，可支持广泛的计算任务，并具备较高的运算速度和数据处理能力。 此外，Jetson Nano 还内置了多种传感器接口，如 Gigabit Ethernet、USB 3.0、HDMI 输出以及 CSI 摄像头接口，方便用户进行数据采集和连接其他外部设备。它还支持 Wi-Fi 和蓝牙功能，可与其他设备进行无线通信。 Jetson Nano 艾睿操作系统具备了强大的功能，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Caffe 等流行的深度学习框架，并提供了完整的 AI 工具链，使开发者能够快速部署和运行端到端的 AI 解决方案。此外，Jetson Nano 还支持 NVIDIA CUDA 和 cuDNN，提供了高效的 GPU 加速功能，能够大幅提升深度学习模型的训练和推理速度。 总之，Jetson Nano 艾睿是一款功能强大的人工智能计算平台，具备高性能的计算和深度学习能力，适用于各种 AI 应用场景，包括机器人、无人驾驶、智能摄像头、智能家居等领域。它的便携性和易用性使得开发者能够快速构建和部署自己的 AI 解决方案，推动人工智能技术的发展和应用。

jetson nano yolov8

要在Jetson Nano上运行YOLOv4（而不是YOLOv8你可以按照以下步骤进行操作： 1. 安装JetPack：首先，确保你的Jetson Nano上已经安装了最新版本的JetPack软件套件。JetPack包含了操作系统、驱动程序和工具，为你的Jetson Nano提供基本的软件支持。 2. 安装依赖库：为了运行YOLOv4，你需要在Jetson Nano上安装一些依赖库，包括OpenCV、CUDA和cuDNN。可以通过包管理工具（如apt）或源码编译的方式进行安装。 3. 下载YOLOv4代码和权重：从YOLOv4的官方仓库或其他可靠来源下载YOLOv4的代码和预训练权重。确保代码和权重与你的Jetson Nano架构兼容。 4. 编译和配置：按照YOLOv4的文档，使用适合Jetson Nano的编译选项进行编译。在编译过程中，你可能需要根据Jetson Nano的硬件规格和资源限制进行相应的调整和优化。 5. 运行YOLOv4：将待检测的图像或视频输入到YOLOv4模型中，通过模型进行物体检测和识别。根据你的需求，在代码中进行相应的调整和后处理操作。 请注意，YOLOv4是一个相对复杂的深度学习模型，对硬件资源要求较高。在Jetson Nano上运行YOLOv4时，可能需要进行一些性能优化和调整，以确保模型能够在资源有限的情况下正常运行。

jetson nano ros

Jetson Nano是一款由NVIDIA推出的小型计算机，适用于嵌入式系统和边缘设备的深度学习应用。Jetson Nano搭载了NVIDIA的Tegra X1处理器，具备4个ARM Cortex-A57 CPU核心和128个NVIDIA Maxwell GPU核心，提供高达472GFLOPS的运算能力，可以实现实时的深度学习推理。它支持多种深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe和MXNet等，可以通过安装相应的软件包进行深度学习模型的训练和推理。此外，Jetson Nano还提供了丰富的硬件接口，如GPIO、I2C、SPI、UART和CSI等，方便连接各种传感器和执行器，实现智能化控制和数据采集。 关于Jetson Nano使用ROS（Robot Operating System），你可以按照以下步骤进行安装： 1. 首先，在Jetson Nano上安装ROS。你可以按照官方文档中的指引进行安装。 2. 安装ROS所需的依赖项。可以使用apt-get命令安装缺少的依赖项。 3. 创建一个工作空间并初始化。使用catkin工具创建一个工作空间，并运行catkin_init_workspace命令初始化。 4. 下载并构建ROS软件包。可以使用git命令克隆ROS软件包的代码库，并使用catkin_make命令构建软件包。 5. 设置ROS环境变量。在.bashrc文件中添加ROS环境变量，以便每次启动时都能自动加载。 6. 测试ROS安装是否成功。可以运行roslaunch命令启动一个ROS节点进行测试。

paddledetection 部署jetson nano

要将PaddleDetection部署到Jetson Nano上，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 安装JetPack SDK：JetPack SDK是NVIDIA Jetson Nano的软件开发工具包。您可以从NVIDIA官方网站下载并安装。 2. 安装PaddlePaddle：在Jetson Nano上安装PaddlePaddle需要使用交叉编译器。您可以根据自己的需求选择不同版本的PaddlePaddle，并且可以从PaddlePaddle官方网站下载并安装。 3. 下载PaddleDetection代码：您可以从PaddleDetection官方GitHub仓库下载代码，并将其复制到Jetson Nano上。 4. 构建PaddleDetection：在Jetson Nano上使用PaddleDetection需要先构建它。您可以使用以下命令构建： cd PaddleDetection python setup.py build_ext --inplace 5. 下载预训练模型：PaddleDetection提供了一些预训练模型，您可以从PaddleDetection官方网站下载并将其复制到Jetson Nano上。 6. 运行PaddleDetection：现在，您已经准备好在Jetson Nano上运行PaddleDetection了。您可以使用以下命令运行检测： python tools/infer.py -c configs/yolov3/yolov3_darknet53_270e_coco.yml -o weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_darknet.tar.gz --infer_img=demo/000000570688.jpg 这将使用预训练模型检测图像，并在Jetson Nano上显示结果。 请注意，Jetson Nano的性能可能受到限制，因此您可能需要调整模型的大小和批量大小以获得更好的性能。

jetson nano的pytorch安装包

### 回答1： Jetson Nano的PyTorch安装包是为了在Jetson Nano开发板上支持使用PyTorch深度学习框架而提供的软件包。PyTorch是一个广泛使用的开源工具，用于构建深度神经网络和进行机器学习任务。 要安装Jetson Nano的PyTorch，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保Jetson Nano正常工作并联网。 2. 打开终端，输入以下命令来更新Jetson Nano的软件包列表： sudo apt-get update 3. 接下来，为了安装PyTorch所需的依赖项，请输入以下命令： sudo apt-get install libopenblas-base libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools 4. 安装Numpy，这是PyTorch所需的另一个库： sudo apt-get install python3-pip sudo pip3 install numpy 5. 最后，通过运行以下命令来安装Jetson Nano的PyTorch： sudo pip3 install https://nvidia.box.com/shared/static/3ibazbiwtkl181bcz75fupnfqhhafu2n.whl 这将使用NVIDIA提供的预编译软件包来安装PyTorch。 完成以上步骤后，Jetson Nano的PyTorch安装就已经完成了。您可以编写和运行使用PyTorch框架的深度学习代码，并且利用Jetson Nano的GPU加速功能来获得更快的训练和推理速度。祝您使用Jetson Nano进行深度学习的愉快！ ### 回答2： Jetson Nano是NVIDIA推出的一款面向边缘计算的AI开发平台，可以进行深度学习的模型训练与推理。而PyTorch是一种用于深度学习任务的开源机器学习框架，具有灵活性和易用性。 要在Jetson Nano上安装PyTorch，我们可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，我们需要在Jetson Nano上安装正确的操作系统。可从NVIDIA官方网站上下载提供的JetPack软件包，并按照说明进行安装。 2. 安装Jetson Nano开发套件后，我们可以使用终端或SSH工具登录到设备。 3. 接下来，我们需要安装一些依赖库和工具。可以使用以下命令安装pip软件包管理器： sudo apt-get install python3-pip 4. 安装好pip后，我们可以使用以下命令安装PyTorch的安装包。根据系统架构的不同，可以使用不同的命令来安装。 对于Jetson Nano的ARM64架构： sudo pip3 install torch torchvision 5. 安装过程可能需要一些时间，这取决于网络速度和系统负载。安装完成后，可以使用以下命令验证PyTorch是否成功安装： python3 -c "import torch; print(torch.__version__)" 6. 如果以上步骤都顺利完成，恭喜您，Jetson Nano上的PyTorch已经安装成功了。 总之，安装Jetson Nano上的PyTorch需要安装适当的操作系统，安装pip软件包管理器，然后使用pip安装PyTorch及其依赖库。安装过程可能有些复杂，但按照上述步骤进行操作，您就能在Jetson Nano上成功安装PyTorch了。 ### 回答3： Jetson Nano是一个小型的人工智能计算平台，它可以运行各种深度学习应用程序。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，Jetson Nano也可以安装PyTorch进行深度学习任务。 要在Jetson Nano上安装PyTorch，有几个步骤需要遵循： 1. 首先，确保Jetson Nano已经正确配置和连接到互联网。这意味着你需要一个稳定的网络连接，并且可以使用终端或SSH远程访问Jetson Nano。 2. 在Jetson Nano上安装PyTorch需要使用包管理工具pip。打开终端或SSH连接到Jetson Nano，运行以下命令来安装pip： sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip 这将下载和安装pip。 3. 安装PyTorch之前，需要先安装一些依赖项。运行以下命令来安装所需的软件包： sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev 这将安装OpenBLAS和OpenMPI。 4. 安装完依赖项后，可以使用pip来安装PyTorch。运行以下命令来安装PyTorch： pip3 install torch torchvision 这将下载并安装最新版本的PyTorch库以及相应的torchvision库。 5. 安装完成后，可以使用以下命令来验证PyTorch是否成功安装： python3 import torch print(torch.__version__) 如果输出显示PyTorch的版本号，则表示安装成功。 总结来说，要在Jetson Nano上安装PyTorch，你需要确保Jetson Nano连接到互联网，安装pip和所需的依赖项，然后使用pip安装PyTorch。请注意，上述步骤是为Jetson Nano上的Python 3版本安装PyTorch。如果你使用Python 2，相应的命令可能有所不同。

jetson nano 部署人员检测

要在Jetson Nano上部署人员检测，您可以采用以下步骤： 1. 获取Jetson Nano开发套件，并按照NVIDIA开发者网站上的说明进行设置和配置。 2. 下载人脸佩戴口罩状态检测的训练好的模型，该模型已经适用于Jetson Nano。您可以使用PaddlePaddle-GPU和SSD-Mobilenet模型进行人员检测。 3. 确保您已经安装了适用于Jetson Nano的PyTorch版本。这将帮助您在Jetson Nano上进行深度学习任务。 4. 将下载的模型和必要的配置文件移动到Jetson Nano上。 5. 在Jetson Nano上运行您的人员检测代码。您可能需要编写一些代码来加载模型、进行推理和检测人员。 请注意，Jetson Nano是一款强大的嵌入式计算平台，可以用于运行各种深度学习任务。您可以根据具体需求选择适合的模型和算法进行人员检测。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Jetson nano部署Yolov5目标检测 + Tensor RT加速（超级详细版）](https://blog.csdn.net/qq_67381784/article/details/130638235)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [人脸佩戴口罩状态检测的训练好的模型（jetson nano端）](https://download.csdn.net/download/qq_41675931/40325118)[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_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

jetson nano 口罩检测项目

Jetson Nano口罩检测项目使用深度学习模型来识别人脸和是否佩戴口罩。它可以在实时视频流中检测人的脸部，并确定是否戴着口罩，如果没有戴口罩，则给出警告。 这个项目基于Jetson Nano的NVIDIA深度学习软件库，可以利用它的高速计算和图形处理能力来实现快速的口罩检测。 以下是实现该项目的步骤： 1. 收集并准备训练数据集，包含戴口罩和未戴口罩的图像。可以使用OpenCV和Python来获取数据集。 2. 构建深度学习模型，使用Keras或Tensorflow，训练模型，并将其保存为.h5文件。 3. 在Jetson Nano上安装必要的软件库和依赖项，包括OpenCV、Tensorflow、Keras和NVIDIA深度学习软件库。 4. 将训练好的模型加载到Jetson Nano上，并使用OpenCV来处理实时视频流。 5. 在处理视频流时，应用模型检测人脸，并检查是否佩戴口罩。如果未佩戴口罩，则发出警告。 Jetson Nano口罩检测项目是一个实用的应用程序，可以用于在公共场所中检测是否佩戴口罩，并提醒人们必须佩戴口罩。

jetson nano部署yolov8

回答: 要在Jetson Nano上部署YOLOv8模型，可以参考以下步骤。首先，下载YOLOv8的源码和预训练权重，以及infer项目的源码。然后，根据infer项目的README.md文件中的详细描述，使用trtexec工具构建模型。在构建过程中，可以参考Jetson嵌入式系列模型部署-1中的内容，了解模型部署的一般流程。此外，还可以参考Jetson嵌入式系列模型部署-2中的内容，了解如何使用TensorRT的Layer API来构建模型，以及Jetson嵌入式模型部署-3和Jetson nano部署YOLOv7中的内容，了解如何使用TensorRT的ONNX parser解析ONNX文件来构建模型。最后，根据infer项目中的yolov8部分的描述，完成嵌入式模型部署的工作。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *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^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

jetsonnano部署yolov5

要在Jetson Nano上部署Yolov5，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 将生成的.wts文件复制到Jetson Nano上的yolov5文件夹中。您可以使用U盘将文件从Windows电脑复制到Jetson Nano上的yolov5文件夹中。 2. 打开yololayer.h文件，并根据您训练模型的类别数量修改CLASS_NUM的值。这个值应该与您训练模型时使用的类别数量相匹配。 3. 在yolov5文件夹中打开终端，并依次运行以下指令： mkdir build cd build cmake .. make sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine 4. 这样就生成了yolov5s.engine文件，可以用于在Jetson Nano上进行目标检测。 另外，由于Jetson Nano的性能限制，yolov5s模型的识别速度大约为1秒9帧。如果您想提升性能，可以安装pycuda来加速计算。您可以参考相关教程来安装pycuda。 此外，如果您想在Jetson Nano上使用PyCharm进行代码调试，您还需要安装JDK。您可以使用以下指令安装JDK： sudo apt install openjdk-11-jdk 请注意，Jetson Nano在运行原版yolov5时可能会受到内存限制，建议使用命令行来运行最终的部署。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速——（自己走一遍全过程记录）](https://blog.csdn.net/Mr_LanGX/article/details/128094428)[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Yolov5 ——从烧录到运行 1:1复刻全过程](https://blog.csdn.net/IamYZD/article/details/119618950)[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配置yolov5

Jetson Nano 是一个功能强大的小型计算机，可以用来运行深度学习模型。而 YOLOv5 是一种高效的目标检测算法，经常被用于实时物体检测。 以下是配置 Jetson Nano 运行 YOLOv5 的基本步骤： 1. 安装 JetPack JetPack 是 Jetson Nano 的操作系统，其中包含了 CUDA、cuDNN 等深度学习所需的依赖库。可以从 NVIDIA 官网下载最新版本的 JetPack，并按照官方文档进行安装。 2. 下载 YOLOv5 源码 在 Jetson Nano 上运行 YOLOv5 需要下载源代码。可以从 YOLOv5 的 GitHub 仓库中下载源码，并解压到合适的目录中。 3. 安装 Python 依赖 在 Jetson Nano 上运行 YOLOv5 需要安装一些 Python 依赖库，如 PyTorch、OpenCV 等。可以使用 pip 命令安装这些依赖库，如下所示： pip install torch torchvision opencv-python 4. 下载预训练权重 YOLOv5 的目标检测模型需要预训练权重才能进行推断。可以从 YOLOv5 的 GitHub 仓库中下载预训练权重，并保存到合适的目录中。 5. 运行推断 在配置完成后，就可以使用 Jetson Nano 运行 YOLOv5 进行目标检测了。可以使用以下命令启动推断： python detect.py --weights /path/to/weights.pt --source /path/to/image/or/video 其中，/path/to/weights.pt 是预训练权重的路径，/path/to/image/or/video 是需要进行目标检测的图像或视频的路径。

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"REGISTOR：SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR：SSD存储裴舒怡，杨静，杨青，罗德岛大学，深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式（regex）搜索，消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎，该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配，在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构，该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元（REMU）和结果组织器组成。此外，流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用，我们在Linux中开发了一组API和库，允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

typeerror: invalid argument(s) 'encoding' sent to create_engine(), using con

这个错误通常是由于使用了错误的参数或参数格式引起的。create_engine() 方法需要连接数据库时使用的参数，例如数据库类型、用户名、密码、主机等。 请检查你的代码，确保传递给 create_engine() 方法的参数是正确的，并且符合参数的格式要求。例如，如果你正在使用 MySQL 数据库，你需要传递正确的数据库类型、主机名、端口号、用户名、密码和数据库名称。以下是一个示例： ``` from sqlalchemy import create_engine engine = create_engine('mysql+pymysql://username:password@hos

数据库课程设计食品销售统计系统.doc

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海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人：图卢兹国立理工学院（图卢兹INP）学科或专业：计算机与电信提交人和支持人：M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题：海量3D模型的自适应传输博士学校：图卢兹数学、计算机科学、电信（MITT）研究单位：图卢兹计算机科学研究所（IRIT）论文主任：M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员：M. GWendal Simon，大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士，国家地理研究所评审团成员：M. MAARTEN WIJNANTS，哈塞尔大学，校长M. AXEL CARLIER，图卢兹INP，成员M. GILLES GESQUIERE，里昂第二大学，成员Géraldine Morin女士，图卢兹INP，成员M. VINCENT CHARVILLAT，图卢兹INP，成员M. Wei Tsang Ooi，新加坡国立大学，研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五，图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位，由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

1.创建以自己姓名拼音缩写为名的数据库，创建n+自己班级序号（如n10）为名的数据表。2.表结构为3列：第1列列名为id,设为主键、自增；第2列列名为name;第3列自拟。 3.为数据表创建模型，编写相应的路由、控制器和视图，视图中用无序列表（ul 标签）呈现数据表name列所有数据。 4.创建视图，在表单中提供两个文本框，第一个文本框用于输入以上数据表id列相应数值，以post方式提交表单。 5.控制器方法根据表单提交的id值，将相应行的name列修改为第二个文本框中输入的数据。

步骤如下： 1. 创建数据库和数据表 创建名为xny_n10的数据表，其中xny为姓名拼音缩写，n10为班级序号。 ``` CREATE DATABASE IF NOT EXISTS xny_n10; USE xny_n10; CREATE TABLE IF NOT EXISTS xny_n10 ( id INT(11) PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50), column3 VARCHAR(50) ); ``` 2. 创建模型 在app/Models目录下创建XnyN10.php文件，定义XnyN10模型类，继承自I

液压推板式隧道电阻炉计算机监控设计毕业设计.doc

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HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号：tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期：2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库，用于存储和传播科学研究文档，无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本：0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日，在评审人的意见后，面向考试委员会进行

c++输入若干不同的整数构成的升序序列，请编写一个程序，找出序列中有多少个数是序列中其他两个数的平均值要求使用算法，使计算量最小，计算时间最短

算法思路： 1. 先将输入的升序序列存储到vector<int>中 2. 枚举每个数，以该数为平均数，查找序列中是否存在两个数的平均值等于该数 3. 可以采用双指针法，从序列的两端开始查找，如果两个指针所指的数的平均值大于目标数，则右指针左移；如果平均值小于目标数，则左指针右移；如果平均值等于目标数，则找到一个符合条件的数 4. 计数器加1，继续枚举下一个数 代码实现如下： ```c++ #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() { int n; cin >> n;