jeston部署yolov5

以下是在Jetson上部署yolov5的步骤：

1.安装依赖项

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y python3-pip libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
pip3 install opencv-python

2.下载yolov5代码

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/

3.下载预训练权重

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

4.将预训练权重转换为TensorRT引擎

sudo ./yolov5 -s yolov5s.pt yolov5s.engine s

5.测试yolov5

sudo python3 detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4 --source 0

相关问题

jeston nano yolov5

Jetson Nano是一款小型的嵌入式计算机，而Yolov5是一种目标检测算法。根据引用\[1\]中的步骤，要在Jetson Nano上使用Yolov5，需要进行以下操作：

1. 首先，将生成的.wts文件复制到Jetson Nano上的yolov5文件夹中。这可以通过将.wts文件拷贝到U盘，然后将U盘插入Jetson Nano来完成。

2. 接下来，打开yololayer.h文件，并根据你训练模型的类别数量修改CLASS_NUM的值。这个值应该与你的模型中的类别数量相匹配。

3. 确保yolov5文件夹中存在三个文件：yolov5.cpp（未修改）、yololayer.h（已修改）和.wts文件（在Windows电脑上生成的）。

4. 在yolov5文件夹中打开终端，并按照以下顺序运行命令：mkdir build、cd build、cmake ..、make、sudo ./yolov5 -s ../yolov5s.wts yolov5s.engine。

这样，你就可以在Jetson Nano上使用Yolov5进行目标检测了。引用\[2\]中的gen_wts.py脚本可以用于生成.wts文件，而引用\[3\]提到的DeepStream目录下已经内置了对Yolov2、Yolov3、Yolov2-tiny和Yolov3-tiny的支持。
#### 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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Jetson Nano 部署(5):: Jetson Nono YOLOv5实战部署流程](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126407760)[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^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

jeston nano部署yolov5

可以使用Jetson Nano运行YOLOv5，首先需要在Jetson Nano上安装必要的依赖项，例如CUDA、CUDNN、Python等。然后，可以使用pip或conda安装用于深度学习的库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。最后，可以使用这些库安装YOLOv5，并对摄像头或视频流进行推理。