jetson nano部署yolov5
时间: 2023-09-29 15:05:00 浏览: 122
要在Jetson Nano上部署YOLOv5,需要进行以下步骤:
1. 安装JetPack SDK:JetPack SDK包含Jetson Nano和其他NVIDIA Jetson设备的软件开发工具包。JetPack SDK可以在NVIDIA官网上下载,安装过程中会自动安装CUDA、cuDNN和其他必要的库。
2. 安装Python和相关库:在Jetson Nano上安装Python 3和相关依赖库,包括PyTorch、NumPy、OpenCV等。
3. 下载YOLOv5:从YOLOv5的GitHub页面下载YOLOv5仓库。
4. 转换模型:使用YOLOv5的转换脚本将PyTorch模型转换为TensorRT引擎。
5. 运行YOLOv5:使用转换后的TensorRT引擎运行YOLOv5。
具体步骤可以参考以下教程:
https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/install-tf-jetson-platform/index.html
https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36
https://developer.nvidia.com/embedded/learn/tutorials/deploying-yolov5-on-jetson-nano
相关问题
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。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)