jestonTX2跑YOLOv8

### 部署YOLOv8到NVIDIA Jetson TX2

#### 准备工作
为了成功在Jetson TX2上部署和运行YOLOv8模型，需完成一系列准备工作。设备环境配置至关重要，包括但不限于操作系统更新、CUDA版本确认以及Python开发环境搭建等操作[^1]。

#### 安装依赖库
安装必要的软件包对于确保YOLOv8能够顺利执行非常重要。推荐使用`archiconda3`创建独立的Python虚拟环境，从而避免不同项目间可能存在的依赖冲突问题[^5]。具体命令如下：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh
source ~/.bashrc
conda create -n yolov8 python=3.8
conda activate yolov8

#### TensorRT集成
考虑到性能优化的需求，在Jetson平台上通过TensorRT对YOLOv8进行加速是非常有帮助的选择之一。这不仅提高了处理速度还降低了功耗。需要注意的是，由于硬件特性差异较大，建议参照官方文档仔细核对兼容性和设置细节[^2]。

#### 模型转换与优化
为了让预训练好的PyTorch版YOLOv8可以在嵌入式GPU上高效运作，通常会经历ONNX作为中间表示形式再转成适用于特定平台的引擎文件的过程。以下是简化后的流程说明：

1. 导出为ONNX格式；
2. 使用`trtexec`工具编译得到TRT Engine；
3. 编写C++或Python接口加载并调用该engine完成预测任务。

import torch.onnx as onnx
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8.pt')
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda()
onnx.export(model.model.cuda(), dummy_input, "yolov8.onnx", opset_version=12)

#### 实际应用案例分析
当面对高分辨率输入源（如1080P视频流）时，未经任何调整直接使用的YOLOv8可能会遇到帧率过低的问题。此时可以通过减小网络尺寸、降低图像质量等方式适当放宽精度要求换取更高的吞吐量[^4]。