jetson nano部署yolov5 詳細步驟

时间: 2023-05-11 08:05:55 浏览: 445
非常感谢您的提问。以下是Jetson Nano部署Yolov5的详细步骤: 1. 安装JetPack 4.4或更高版本的操作系统。 2. 安装CUDA和cuDNN。 3. 安装OpenCV。 4. 下载Yolov5的代码库。 5. 安装Python3和相关的库文件。 6. 下载预训练的权重文件。 7. 运行推理脚本进行目标检测。 希望这些步骤能够帮助您成功地部署Yolov5。如果您有任何问题,请随时向我提问。
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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 ]

jetsonnano 部署yolov5

Jetson Nano是一款基于ARM架构的嵌入式计算机,可用于机器人、智能家居、自动驾驶等领域。要在Jetson Nano上部署YoloV5,你需要完成以下步骤: 1. 安装JetPack SDK:JetPack是NVIDIA公司推出的一套SDK,包含了Jetson平台的驱动程序、CUDA、cuDNN等核心组件,以及一些样例和工具。可以从NVIDIA的官网下载最新版本的JetPack SDK。 2. 安装Python和PyTorch:YoloV5是基于Python和PyTorch实现的,因此需要在Jetson Nano上安装Python和PyTorch。可以通过pip安装Python和PyTorch: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install python3-pip pip3 install torch torchvision ``` 3. 下载和编译YoloV5代码:可以从YoloV5的GitHub仓库下载代码,然后在Jetson Nano上编译。需要注意的是,Jetson Nano的CPU性能不如PC,因此需要进行一些优化,比如使用OpenCV的dnn模块加速推理。可以参考YoloV5的官方文档进行编译和优化。 4. 运行YoloV5:在Jetson Nano上运行YoloV5需要输入视频文件或摄像头视频流,并输出检测结果。可以参考YoloV5的官方文档进行操作。 以上是在Jetson Nano上部署YoloV5的大致步骤,具体操作还需要根据实际情况进行调整。

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