由于yolov8需要python3.8以上的版本,jetson nano自带的python版tensorrt时绑定的python3.6, 采用tensorrt加速yolov8模型时不兼容,需要安装python3.8版本tensorrt。 参考: Jetson NX实现TensorRT加速部署YOLOv8_yolov8模型部署nx-CSDN博客 Jetson/L4T/TRT Customized Example – eLinux.org https://github.com/NVIDIA/TensorRT...
yolo export model=yolov8n.pt format=onnx opset=12 将onnx模型转换为engine模型 trtexec --onnx=yolov8n.onnx --saveEngine=yolov8n.engine --fp16 更多trtexec命令行参数可以参考如何熟练的使用trtexec 模型推理Python 首先是模型加载部分engine.py #!/usr/bin/env python3 # coding:utf-8 import pycu...
在此之前,我已经写好了YOLOv8 + TensorRT的测试程序,所以我直接把程序拷贝过来,然后用新生成的yolov8n.engine开启YOLOv8对象检测推理,测试视频运行如下: 这里程序中FPS计算包含了前后处理,因为两个视频的分辨率不同,导致前后处理的耗时不同,对象我之前在Jetson Nano上的推理速度,我只能说太厉害了,因为我之前Python版...
总结来说,当仅使用 YOLOv8 模型而没有运行应用程序时,Jetson Orin Nano 8GB 可以支持 4-6 个流,而 Jetson Orin NX 16GB 可以管理最多 16-18 个流。然而,这些数字可能会在实际应用中随着 RAM 资源的使用而减少。因此,建议将这些数字作为指导,并在您的特定条件下进行自己的测试。
jetson nano 的架构 jetsonnano的架构jetsonnano部署 目录前言一、YOLOv8模型训练1. 项目的克隆和必要的环境依赖1.1 项目的克隆1.2 项目代码结构整体介绍1.3 环境安装2. 数据集和预训练权重的准备2.1 数据集2.2 预训练权重准备3. 训练模型3.1 修改数据配置文件3.2 修改模型配置文件3.3 训练模型3.4 推理测试二、YOLOv8...
YOLOV8 Jetson nano部署教程 作者:DOVAHLORE 概述 经过努力,终于在踩过无数的坑后成功的将YOLOv8n模型下实现了在Jetson nano上的部署并使用TensorRT加速推理。… 阅读全文 赞同 63 45 条评论 分享 收藏 树莓派大小的40T算力还只是入门级,Jetson Orin Nano开发套件评测 ...
jetson nano 的架构 jetson nano部署 目录前言一、YOLOv8模型训练1. 项目的克隆和必要的环境依赖1.1 项目的克隆1.2 项目代码结构整体介绍1.3 环境安装2. 数据集和预训练权重的准备2.1 数据集2.2 预训练权重准备3. 训练模型3.1 修改数据配置文件3.2 修改模型配置文件3.3 训练模型3.4 推理测试二、YOLOv8模型部署1. ...
下载torchvision 自行下载 torchvision 指定版本,torchvison github//在 yolo-v5 虚拟环境下,最好提前设置清华源 pip3 install numpy==1.9.3// 进入yolo-v5 虚拟环境,编译时间可能较久 sudo python3 setup.py install 安装numpy 亲测 numpy 1.9.5 版本下无法正常编译安装 torchvision,但 yolo v5 需要的 4.1.1 ...
在Jetson NX上导入dlib获取非法指令(核心转储)是一个问题,涉及到在Jetson NX上使用dlib库时可能遇到的错误。下面是一个完善且全面的答案: 问题描述:在Jetson NX上导入...
我发现我在TensorRT8.4上面转换的engine文件无法在TensorRT8.5上面成功加载,所以我直接把YOLOv8n的ONNX格式模型文件直接拷贝到Jetson Orin Nano上,然后通过命令行重新生成engine文件: cd /usr/src/tensorrt/bin./trtexec --onnx=<path_to_onnx_file>--saveEngine=<path_to_save_engine_file> ...