jetson nano部署YoloV5

### Jetson Nano 上部署 YOLOv5 的教程 在 NVIDIA Jetson Nano 平台上成功部署 YOLOv5 模型需要完成多个关键步骤，这些步骤涵盖了环境准备、模型转换以及性能优化等内容。以下是具体的内容说明： #### 1. 环境搭建 为了确保能够在 Jetson Nano 上运行 Python 和 PyTorch 库，需先安装必要的依赖项。这可以通过以下命令实现： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip python3-dev -y ``` 上述操作可以解决潜在的 `nvidia-l4t-bootloader` 错误问题[^3]。 #### 2. 安装 PyTorch 及其他依赖库 PyTorch 是 YOLOv5 所必需的核心框架之一，在 Jetson Nano 上推荐使用官方支持的版本。通过访问 [NVIDIA Deep Learning Framework](https://pytorch.org/) 页面获取适合 Jetson Nano 的安装脚本并执行如下命令： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` #### 3. 下载与克隆 YOLOv5 仓库 从 GitHub 获取最新的 YOLOv5 存储库，并下载预训练权重文件： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip3 install -r requirements.txt wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt ``` 此部分提供了完整的代码基础结构和初始参数设置[^1]。 #### 4. 使用 TensorRT 进行加速 为了提高推理速度，可利用 TensorRT 将 ONNX 格式的模型进一步编译成高效的引擎文件。首先将 PyTorch 模型导出为 ONNX 文件： ```python import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) torch.onnx.export(model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=12) ``` 接着按照文档指引构建 TRT 引擎[^2]: ```bash trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.trt --workspace=1024 --fp16 ``` #### 5. 测试模型效果 最后验证整个流程是否正常工作，加载生成好的 `.trt` 文件进行实时检测演示。 ```python from models.common import DetectMultiBackend weights="yolov5s.trt" device=torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu') model=DetectMultiBackend(weights, device=device,dnn=False,data=None,fp16=True) img=cv2.imread("test.jpg") results=model(img,half=True)[0].numpy() print(results) ``` 以上即是在 Jetson Nano 设备上完整部署 YOLOv5 的方法概述[^1]。