orin部署yolov5
时间: 2023-11-09 21:57:34 浏览: 51
为了部署yolov5,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要重启系统并进入yolov5虚拟环境。您可以使用以下指令调用虚拟环境:
```
conda activate yolov561
```
2. 接下来,您需要在Github上下载yolov5的代码。您可以使用以下指令将代码克隆到本地:
```
git clone --branch v6.1 https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
3. 下载完成后,您可以使用Python运行代码并进行推理。以下是一个示例代码片段:
```
import torch
# 加载模型
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s") # 可以选择不同的模型版本
# 加载图片
img = "/home/nvidia/Downloads/1.jpg" # 路径请自行修改
# 进行推理
results = model(img)
# 打印结果
results.print()
```
以上是部署yolov5的基本步骤。您可以根据需要进行调整和扩展。
其他
相关问题
jeston agx orin 部署yolov8
要在NVIDIA Jetson AGX Orin上部署YOLOv8,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要从GitHub上克隆YOLOv5的代码库。使用以下命令在终端中执行克隆操作:
```
git clone -b v4.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
2. 进入克隆的目录:
```
cd yolov5
```
3. 接下来,您需要下载并准备YOLOv8所需的权重文件。您可以从YOLOv5的发布页面上找到这些权重文件。
4. 将权重文件放入`yolov5/weights`目录中。
5. 然后,您可以使用以下命令运行YOLOv8的推理:
```
python3 detect.py --weights weights/yolov8.weights --source <输入源> --conf <置信度阈值>
```
其中,`<输入源>`是您要检测的图像或视频的路径,`<置信度阈值>`是过滤边界框的置信度阈值。
请注意,以上步骤是基于YOLOv5的部署方法。如果您需要使用YOLOv8而不是YOLOv5,请确保您已获得相应的YOLOv8权重文件,并将其放置在适当的目录中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Jeston AGX Orin安装Pytorch1.11.0+torchvision0.12.0](https://blog.csdn.net/beautifulback/article/details/125717717)[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: 33.333333333333336%"]
- *2* [jeston nano镜像_YOLOv5+MobileNet.rar](https://download.csdn.net/download/python_yjys/77527616)[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: 33.333333333333336%"]
- *3* [Nvidia jetson agx 中部署yolov5,并测试](https://blog.csdn.net/weixin_43008635/article/details/129596150)[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: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
orin nano yolov5
Orin Nano YOLOv5是一种在Jetson Orin Nano CLB上部署的目标检测算法。它需要在yolov5/models目录下创建一个新的配置文件YourYiDa_model.yaml,并将其中的nc节改为与配置文件一致。此外,还需要从GitHub上下载yolov5n.pt预训练文件,并将其放置在yolov5文件夹下。这些步骤都是为了确保Orin Nano YOLOv5能够正确地运行并检测目标。