Jetson TensorRT python yolov8

Jetson是一款嵌入式计算平台，TensorRT是一款用于高性能深度学习推理的库，yolov8是一种目标检测算法。如果你想在Jetson上使用Python实现yolov8目标检测算法，可以使用TensorRT库来加速推理过程，提高算法效率和性能。以下是大致的步骤：

1. 安装JetPack和TensorRT库。
2. 下载yolov8模型文件和相应的权重文件。
3. 使用TensorRT的Python API将yolov8模型转换为TensorRT模型。
4. 编写Python代码加载TensorRT模型，使用Jetson板上的相机或者其他设备进行目标检测。

具体实现细节可以参考NVIDIA官方文档和相关的代码示例。

相关问题

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### 在 Jetson Nano 上使用 TensorRT 部署 YOLOv8 模型

#### 准备工作
确保 Jetson Nano 的开发环境已经安装了必要的软件包，包括 OpenCV 版本不低于 3.4.9、TensorRT 7.2.1.6 或更高版本、PyTorch 1.6 及其依赖项 CUDA-10.2 和 cuDNN-8[^2]。

#### 下载预训练模型权重与配置文件
获取官方发布的 YOLOv8 权重文件以及对应的 PyTorch 模型定义脚本。可以从 Ultralytics 官方 GitHub 仓库下载最新版的 YOLOv8 训练好的权重和源码。

git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
cd ultralytics/
pip install -r requirements.txt

#### 将 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式
利用 `torch.onnx.export()` 方法把训练完成后的 .pt 文件转化为中间表示形式即 ONNX (Open Neural Network Exchange)，这一步骤对于后续转换成 TensorRT 所需的引擎至关重要。

import torch
from models.experimental import attempt_load

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('yolov8.pt', map_location=device)  # 加载模型
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device)

output_onnx = './yolov8.onnx'
input_names = ["image"]
output_names = ['num_detections', 'boxes', 'scores', 'classes']

torch.onnx.export(model,
                  dummy_input,
                  output_onnx,
                  export_params=True,
                  opset_version=11,
                  do_constant_folding=True,
                  input_names=input_names,
                  output_names=output_names,
                  dynamic_axes={'image': {0: 'batch_size'}})
print(f"ONNX model has been saved to '{output_onnx}'")

#### 使用 trtexec 工具或 Python API 转换 ONNX 至 TensorRT 引擎
通过 NVIDIA 提供的命令行工具 `trtexec` 或者编写自定义 Python 程序调用 TensorRT 的 Python 接口来实现这一过程。这里给出基于 Python 的解决方案：

import tensorrt as trt
TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)


def build_engine(onnx_file_path):
    with trt.Builder(TRT_LOGGER) as builder,\
         builder.create_network(
             flags=1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))\
              as network,\
         trt.OnnxParser(network, TRT_LOGGER)\
          as parser:

        config = builder.create_builder_config()
        config.max_workspace_size = 1 << 30  # 设置最大 workspace 大小为 1GB
        
        with open(onnx_file_path, 'rb') as model:
            parsed = parser.parse(model.read())
        
        engine = builder.build_serialized_network(network, config)
        return engine


engine = build_engine('./yolov8.onnx')
with open("./yolov8.engine", "wb") as f:
    f.write(bytearray(engine))
print("Exported TensorRT Engine.")

#### 测试部署效果
最后，在 Jetson Nano 设备上加载生成的 `.engine` 文件，并集成至应用程序中测试推理性能。可以参考 DeepStream SDK 文档中的实例代码片段来进行实际项目的适配[^1]。

jetson nano导入yolov8

### 导入和运行YOLOv8模型于Jetson Nano

#### 准备工作
为了使 Jetson Nano 能够顺利运行 YOLOv8 模型，需先确认设备已安装必要的软件环境。特别是对于深度学习框架的支持，如 PyTorch 和 TensorRT 的兼容版本应提前准备妥当[^1]。

#### 获取预训练模型
鉴于 Jetson Nano 的计算能力有限，在此推荐选用较小规模的 `yolov8s.pt` 预训练权重文件作为基础模型进行加载。该轻量化版本可以在保持较高精度的同时降低硬件资源消耗，从而更好地适应目标平台的要求。

#### 安装依赖项
确保 Jetson Nano 上已经正确设置了 Python 环境，并通过 pip 工具安装了 Ultralytics 提供的官方 YOLOv8 库以及其他可能需要用到的相关包：

pip install ultralytics

此外，如果计划利用 TensorRT 来加速推理过程，则还需要额外配置 DeepStream SDK 及其配套组件，以便能够调用 GPU 加速功能提升性能表现[^3]。

#### 将模型转换为TensorRT格式
为了让 YOLOv8 更高效地在 Jetson Nano 上执行检测任务，建议将原始 `.pt` 文件转化为更高效的 TensorRT 引擎格式（`.engine`）。这一步骤可以通过如下命令实现：

from ultralytics import YOLO
model = YOLO('path/to/yolov8s.pt')
model.export(format='tensorrt', simplify=True)

上述操作会自动生成优化后的 TensorRT 版本模型文件，显著提高实际应用中的处理速度与效率。

#### 测试模型
完成以上准备工作之后，即可编写简单的测试脚本来验证整个流程是否正常运作。下面给出了一段用于图像识别的基础代码片段：

import cv2
from ultralytics import YOLO

# Load the model.
model = YOLO('path/to/yolov8s.engine')

# Perform inference on an image file.
results = model.predict(source="image.jpg", conf=0.5)

for r in results:
    boxes = r.boxes.cpu().numpy()
    for box in boxes:
        r_class, confidence, x_center, y_center, width, height = box[:6]
        # Draw bounding box and label...
        ...

这段程序展示了如何读取一张图片并对其进行对象检测分析的过程。当然也可以根据具体需求调整输入源参数以支持视频流或其他形式的数据输入方式。