jetson nano安装yolov5
时间: 2023-04-26 13:04:58 浏览: 180
要在Jetson Nano上安装Yolov5,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,您需要在Jetson Nano上安装PyTorch。您可以通过以下命令安装:
```
sudo apt-get install python3-pip libopenblas-base libopenmpi-dev
pip3 install Cython
pip3 install numpy torch torchvision
```
2. 接下来,您需要克隆Yolov5存储库。您可以使用以下命令:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
3. 进入yolov5目录并安装依赖项:
```
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt
```
4. 现在,您可以使用以下命令运行Yolov5:
```
python3 detect.py --source # webcam
python3 detect.py --source file.jpg # image
python3 detect.py --source file.mp4 # video
```
您可以使用不同的源来运行Yolov5,例如网络摄像头、图像或视频。
希望这可以帮助您在Jetson Nano上安装Yolov5。
相关问题
jetson nano配置yolov5
Jetson Nano 是一个功能强大的小型计算机,可以用来运行深度学习模型。而 YOLOv5 是一种高效的目标检测算法,经常被用于实时物体检测。
以下是配置 Jetson Nano 运行 YOLOv5 的基本步骤:
1. 安装 JetPack
JetPack 是 Jetson Nano 的操作系统,其中包含了 CUDA、cuDNN 等深度学习所需的依赖库。可以从 NVIDIA 官网下载最新版本的 JetPack,并按照官方文档进行安装。
2. 下载 YOLOv5 源码
在 Jetson Nano 上运行 YOLOv5 需要下载源代码。可以从 YOLOv5 的 GitHub 仓库中下载源码,并解压到合适的目录中。
3. 安装 Python 依赖
在 Jetson Nano 上运行 YOLOv5 需要安装一些 Python 依赖库,如 PyTorch、OpenCV 等。可以使用 pip 命令安装这些依赖库,如下所示:
```
pip install torch torchvision opencv-python
```
4. 下载预训练权重
YOLOv5 的目标检测模型需要预训练权重才能进行推断。可以从 YOLOv5 的 GitHub 仓库中下载预训练权重,并保存到合适的目录中。
5. 运行推断
在配置完成后,就可以使用 Jetson Nano 运行 YOLOv5 进行目标检测了。可以使用以下命令启动推断:
```
python detect.py --weights /path/to/weights.pt --source /path/to/image/or/video
```
其中,`/path/to/weights.pt` 是预训练权重的路径,`/path/to/image/or/video` 是需要进行目标检测的图像或视频的路径。
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 ]