jetson nano yolov5
时间: 2023-04-29 08:04:49 浏览: 70
Jetson Nano 是 NVIDIA 推出的一款嵌入式人工智能计算平台,可以用于机器人、智能相机、工业自动化等领域。而 YOLOv5 是一种基于深度学习的目标检测算法,可以用于检测图像中的物体。在 Jetson Nano 上安装 YOLOv5 可以使用该平台进行实时目标检测。
相关问题
jetson nano yolov5 tensorrt
在Jetson Nano上使用TensorRT加速Yolov5的推理可以按照以下步骤进行:
1. 安装TensorRT和Yolov5:首先确保你已经在Jetson Nano上安装了JetPack SDK,该包中包含了TensorRT和CUDA等必要的组件。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装JetPack SDK。然后,你可以从Yolov5的GitHub页面获取Yolov5的代码。
2. 将Yolov5模型转换为TensorRT引擎:在Yolov5代码的根目录下,有一个`yolov5s.yaml`文件,它定义了模型的结构和超参数。你可以使用`convert.py`脚本将模型转换为TensorRT引擎。具体命令如下:
```
python convert.py --weights yolov5s.pt --cfg yolov5s.yaml --output yolov5s.engine
```
这将生成一个名为`yolov5s.engine`的TensorRT引擎文件。
3. 编写推理代码:使用TensorRT引擎进行推理,可以使用Jetson Inference库。首先,确保你已经在Jetson Nano上安装了Jetson Inference库。然后,创建一个新的Python文件,并添加以下代码:
```python
import ctypes
import numpy as np
import cv2
import jetson.inference
import jetson.utils
ctypes.CDLL('libnvinfer_plugin.so', mode=ctypes.RTLD_GLOBAL)
engine_path = 'yolov5s.engine'
input_width = 640
input_height = 640
# 加载TensorRT引擎
trt_yolov5 = jetson.inference.detectNet(engine_path, threshold=0.5)
# 加载输入图像
input_image = jetson.utils.loadImage('input.jpg')
input_image = jetson.utils.cudaFromNumpy(input_image)
# 设置网络的输入尺寸
trt_yolov5.SetInputWidth(input_width)
trt_yolov5.SetInputHeight(input_height)
# 进行目标检测
detections = trt_yolov5.Detect(input_image, input_width, input_height)
# 处理检测结果
for detection in detections:
class_name = trt_yolov5.GetClassDesc(detection.ClassID)
print(f'Object: {class_name}, Confidence: {detection.Confidence:.2f}')
left = int(detection.Left)
top = int(detection.Top)
jetson nano yolov5帧率
Jetson Nano 上运行 YOLOv5 的帧率取决于多种因素,包括摄像头分辨率、模型大小、推理设置等。一般来说,Jetson Nano 可以以实时的速度运行较小的 YOLOv5 模型,例如 yolov5s 或 yolov5m。
根据官方文档的测试结果,Jetson Nano 上使用 yolov5s 模型可以达到大约 10-15 帧的速度。如果使用 yolov5m 模型,帧率可能会降低到 5-7 帧左右。
需要注意的是,这些数字仅供参考,实际的帧率可能会因为硬件配置和软件优化的不同而有所不同。