1、Jetson NX系统安装Anaconda、Pycharm、CUDA、cudnn、pytorch、tensorrt 网上自行搜索 2、去官网上下载需要的版本,我这里下载的是7.0版本,下载的时候要把对应的权重也要下载。 网址如下: https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/mastergithub.com/ultralytics/yolov5/tree/master 权重地址: https://gith...
配置yolov5环境 1 下载yolov5-6.0的代码及权重yolov5s.pt 2 替换清华镜像源 3 安装包 4 运行程序 设置交换分区 1 安装Jtop监控运行 2 增加Swap分区大小 配置cuda10.2环境 安装tensorrtx 回到顶部 安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1,Python为3.6.9,CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同...
事实上,如果用我们的512输入尺寸的Yolov5模型的TensorRT加速,它的最高速度可以达到25ms, 这基本上可以让你在一个嵌入式板子上将检测模型跑到实时. 所以当你需要部署某个应用的时候,缺乏硬件考量?Jetson Nano 2GB绝对是一个不错的首选。 哦对了,这次评测忘了一个很重要的点: Jetson Nano 2GB的TensorCore支持fp16...
python export.py --weights yolov5.pt --include onnx engine 1. 这里需要注意的TensorRT版本一致问题。如果engine文件不是在Jetson Nano上生成的,而在其他PC机器上生成,则TensorRT版本必须与Jetson Nano上使用的版本保持一致。 首先创建编译CMakeLists.txt文件,然后把下面的内容copy进去: 首先创建编译CMakeLists.txt...
pythonexport.py--weightsyolov5.pt--includeonnxengine 这里需要注意的TensorRT版本一致问题。如果engine文件不是在Jetson Nano上生成的,而在其他PC机器上生成,则TensorRT版本必须与Jetson Nano上使用的版本保持一致。 TensorRT推理 首先创建编译CMakeLists.txt文件,然后把下面的内容copy进去: cmake_minimum_required( VE...
在主机上训练自己的Yolov5模型,转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上,用DeepStream运行。(先以yolov5s.pt为例) 环境 硬件环境: 带cuda的显卡主机 Jetson Nano 4G B01 csi摄像头、usb摄像头 软件环境: yolov5-5.0 jetpack-4.4 deepstream-5.0 Tensorrt-7.1 ...
Engine文件版本一致导致,原因是我之前导出的是在tensorRT8.4版本,jetsonNano是8.0的,重新在Jetson Nano上导出一下就可以解决。 最后贴一下,演示的程序mainC++代码: #include#include#include#include#include "tensorrt_yolov5_demo.h" using namespace cv; ...
注:这一步可以在电脑上进行,也可以在Nano上进行,个人推荐在电脑上进行。 2. 生成engine文件 将上一步生成的.wts文件放入/tensorrtx/yolov5/build/目录下 在终端中执行 sudo./yolov5-s[.wts][.engine][n/s/m/l/x/n6/s6/m6/l6/x6 or c/c6 gd gw]以yolov5s模型为例: sudo./yolov5-s yolov5s....
一、Jetson nano 镜像下载 & 系统烧录 二、Add swap RAM & Auto Fan 三、cuda &darknet 四、git clone & make darknet 源码 推理 yolov4-tiny 五、torch & torchvision 安装 推理yolov5s 六、TensorRT make & 推理测试 七、DeepStream安装 &yolov5检测CSI摄像头视频 ...
五、将wts文件转换为tensorrt 模型 六、编译nvdsinfer_custom_impl_Yolo文件 七、测试模型 总结 前言 因为一次比赛接触到了jetson nano,需要使用pycharm训练自己的模型加上yolov5进行目标检测,并部署到jetson nano上,直到比赛结束也没有搞出来,后来jetson nano开始吃灰,后来因为大创需要重新开始了我的yolov5部署之路。