首先,你需要下载YOLOv8的模型文件:代码点击此处跳转 由于jetson nano的GPU计算能力较弱,在这里我使用了YOLOv8n模型,并将输入图像的尺寸缩小为原来的四分之一。转换的代码如下所示:(自己随便写个脚本,运行下就ok) fromultralyticsimportYOLO model = YOLO("yolov8n.pt") model.export(imgsz=320,format='onnx'...
找到在yolo目录下的对应路径,我的是/home/dovahlore/.conda/envs/yolo/lib/libpython3.8.so。最终的指令为: #cmake指令sudo cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE\-DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local\-DINSTALL_PYTHON_EXAMPLES=ON\-DINSTALL_C_EXAMPLES=OFF\-DWITH_TBB=ON\-DWITH_V4L=ON\-DBUILD_TESTS=...
•相机支架,用于在使用过程中稳定相机 7. 部署在Jetson Nano上 要在Jetson Nano上部署YOLOv8,我建议您查看我之前的文章。按照相同的步骤在Jetson Nano上部署YOLOv12,但是您将使用预训练的YOLOv8模型进行跌倒检测,而不是使用YOLOv12。 你需要激活名为y8的Python虚拟环境,并运行位于Documents中的fall-detection-i.py...
在Jetson Nano上部署YOLOv8需要一系列步骤,包括准备开发环境、安装依赖库、下载并设置模型、配置运行环境以及测试模型的性能和准确度。以下是详细的步骤说明: 1. 准备Jetson Nano开发环境 首先,确保你的Jetson Nano已经安装了JetPack,它包含了CUDA、cuDNN等NVIDIA库,这对于运行YOLOv8至关重要。 bash # 更新软件包列表...
由于Jetson Nano使用TensorRT进行模型加速,因此需要将YOLOv8的PyTorch模型转换为ONNX格式,然后再转换为TensorRT引擎。 导出ONNX模型:使用YOLOv8提供的导出工具将训练好的模型导出为ONNX格式。 优化ONNX模型(可选):使用ONNX优化工具对模型进行优化,减少推理时间。 生成TensorRT引擎:使用TensorRT的API将ONNX模型转换为TensorR...
安装完成,我们可以通过以下命令查看YOLOv8的版本信息 pip show ultralytics 至此,我们已经完成Yolov8在Jetson nano上的部署。 4. 使用说明 4.1 每次进行测试的时候我们需要打开单独的环境: source myenv/bin/activate 4.2 第一次运行我们的工程可能会遇到以下报错: Traceback (most recent call last): File "predic...
Jetson Nano作为一款功能强大的嵌入式设备,凭借其高效的计算能力和优秀的性价比,成为了许多开发者的首选。而YOLOv8作为一种先进的目标检测算法,以其速度和精度的优势,成为了嵌入式设备上目标检测的首选模型。 然而,直接将YOLOv8部署到Jetson Nano上可能会遇到一些问题。由于模型的复杂性和硬件资源的限制,可能会导致...
在完成环境搭建后,我们可以将剪枝后的YOLOv8模型部署到Jetson Nano上,并进行测试。 模型导出与转换:将剪枝后的YOLOv8模型导出为ONNX格式,并使用TensorRT进行优化。这可以确保模型在Jetson Nano上能够高效运行。 部署模型:将优化后的模型部署到Jetson Nano上。这通常涉及到将模型文件复制到Jetson Nano的文件系统中,并编...
TensorRT加速在Jetson nano 上的部署, 视频播放量 1093、弹幕量 0、点赞数 7、投硬币枚数 4、收藏人数 5、转发人数 1, 视频作者 书中藏着宇宙, 作者简介 冲冲,相关视频:千万别再翻墙了!一抓一个不吱声,史上最精简木马程序?看我只用14个字节拿下网站!,2024最新版【yol
Jetson Nano是NVIDIA推出的一款小巧而强大的AI计算平台,它搭载了NVIDIA的GPU和TensorRT技术,为深度学习模型的部署提供了强大的硬件支持和优化工具。TensorRT是一个深度学习模型优化库,可以显著提高模型的推理速度和降低功耗。 本文将介绍如何在Jetson Nano上使用TensorRT加速YOLOv8模型的C++部署,帮助您实现高效的目标检测应用...