jetsonnano部署yolov5
时间: 2023-08-11 16:08:17 浏览: 126
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]
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