model_path = "yolov8s.pt" image_path = "bus.jpg" # Call the detection function detect_objects(model_path, image_path, iterations=100, report_interval=20) 二、TensorRT Python Bindings 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...
5. 在Jetson Orin Nano上运行YOLOv8模型进行测试 在运行YOLOv8模型之前,请确保您有一个预训练的YOLOv8权重文件。您可以从YOLOv8的官方GitHub仓库或其他可靠来源下载这些权重文件。 以下是一个简单的Python脚本示例,用于在Jetson Orin Nano上运行YOLOv8模型进行对象检测: python import cv2 import torch from models.exp...
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。
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模型部署1. 源码下载...
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. ...
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 65 47 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 ...
您可以使用SDKManager 4进行全新安装,如果已在Jetson AGX Orin开发者套件或Jetson Orin Nano开发者套件上安装了JetPack 6,则可使用APT进行升级,或使用Balena Etcher准备带有JetPack 6.1的SD卡。对于偏爱命令行方式的用户,手动刷写也是一个选项。一旦刷写完Jetson Linux,您可以使用SDK Manager或在Jetson设备上运行相应的...
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 ...
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> ...