跑Yolov3+Mobilenetv2没有一点问题,~7fps的速度我觉得是可以接受的; SSD+Mobilenet我没有测,但YoloV3+Mobilenet应该是精度更高一些的,输入尺寸也大一些; 这个是用C++跑的,我想说的是在Nano上跑caffe模型什么的一点问题都没有; 用在机器人视觉或者自己的项目上,你可以通过TensorRT获得更多的加速; 和同等级的芯片...
6. 编译完成后,插入USB摄像头,或者nano配套的摄像头,执行一下命令 $ ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights -c 0
调用摄像头识别:Jetson nano之pytorch 深度学习_whujk的博客 Yolov3系列最佳实践:GitHub - doubleZ0108/IDEA-Lab-Summer-Camp: ZJU IDEA Lab Summer Camp 核心检测命令 # 图片 ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/test.jpg # 摄像头 ./darknet detector demo cfg/co...
将trt-yolov3-detector-camera.py脚本放到TRT-yolov3/目录下,并更换第十行的绝对路径 直接执行该脚本即可调用摄像头进行识别了 模型替换(详细) 如果TRT-yolov3已经成功跑通则理论上可以跳过着part,这part是我自己踩坑的过程中,在发现TRT-yolov3项目之前找到模型转换方法的...
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/123.mp4 总结 这个就是我们传说中的，英伟达AIOT的一款重量级产品 - Jetson Nano！千万别小看这快板子，它可是可以跑Ubuntu 18.04， CUDA什么的一应俱全，并且具有4G显存的而且体积非常小的神器.这是一块性能非常强悍的板子，更重要...
YOLOv3-Tiny是一种轻量级的目标识别模型,具有较高的准确性和实时性能,适合在嵌入式设备上运行。而Jetson Nano是NVIDIA推出的一款小型、高性能的AI计算模块,为嵌入式设备上的深度学习应用提供了强大的计算能力。为了进一步提高YOLOv3-Tiny在Jetson Nano上的运行速度,我们可以使用TensorRT进行模型优化和加速。 一、TensorRT...
硬声是电子发烧友旗下广受电子工程师喜爱的短视频平台,推荐Jetson Nano上运行各个版本yolov3速度对比视频给您,在硬声你可以学习知识技能、随时展示自己的作品和产品、分享自己的经验或方案、与同行畅快交流,无论你是学生、工程师、原厂、方案商、代理商、终端商...上硬声
基于Darknet和Darknet-ROS在Jetson Nano部署yolov3 tiny,进行口罩佩戴检测_smileapples的博客-CSDN博客 参考以上教程: 环境是cuda10.2 opencv4.5.2 在catkin_make时出现错误Project ‘cv_bridge’ specifies ‘/usr/include/opencv’ as an include dir, which is not found. ...
5V 2A是受限于USB自身,强烈推荐DC 4A供电,满足Jetson Nano大部分使用场景,同时可带动摄像头,显示屏,USB设备等负载为什么使用4A电源图为实测跑YOLOv3检测识别物体,有风扇和7寸屏需要供电 CPU占用70%左右,电流大概2.9A, 如果USB供电只能最大到2A,无法满足测试条件; 如果DC用3A,则电源一直处于满负载状态会出现过热...
CMakeLists.txt 写的比较糙,有疑问欢迎咨询。 option(GPU ON) option(CUDNN ON) option(OPENCV ON) cmake_minimum_required(VERSION3.1) project(darknet) SET(CMAKE_C_FLAGS"-pipe -O2 -Wall -W -fPIC")set(CMAKE_BUILD_TYPE"Release") add_definitions(-DGPU) ...