为了将模型部署到jetson nano当中,我们首先需要将需要转换的模型导出为onnx格式。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) fromultralyticsimport...
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。模型在测试中使用CSI摄像头进行目标追踪时大概在5-12fps。需要强调的是由于Jetson nano的局限性,使得部署环境成为一大麻烦。另外,本项目使用的硬件为Jetson nano developer kit,存储为16GB EMCC,在实验中硬件...
Jetson orin nano运行YOLOv8n 一只云卷云舒 1.1万 0 06:41 如何使用 Ultralytics YOLO11 实现分区域目标计数|区域计数 + 目标检测实战指南 🚀 Ultralytics 1782 0 3:09:08 目前YOLO目标检测最强大两大算法:YOLOv11+YOLOv8,同济大佬用大白话把原理及代码实战讲透了,这不比刷剧还爽! 周老师-机器...
5月前·海南 0 分享 回复 小小应用工程师 作者 ... Orin nano Oron NX AGX ORIN 5月前·广东 0 分享 回复 🌙- ... 好干呀,这里是沙漠吗[紫薇别走][紫薇别走] 作者赞过 7月前·广东 1 分享 回复 🐑🐑🐑€ ... 能直接在 jetson 上面训练吗[舔屏] 3月前·广东 0 分享 回复小小...
Jetson Orin Nano 介绍 NVIDIA Jetson Orin Nano 系列模组以最小的 Jetson 外形提供高达 40 TOPS 的 AI 算力,功耗在 7W 至 15W 之间,算力相当于是 NVIDIA Jetson Nano 的 80 倍。Jetson Orin Nano 提供 8GB 和 4GB两个版本,其中 开发套件是8GB 版本。
为了将模型部署到jetson nano当中,我们首先需要将需要转换的模型导出为onnx格式。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) ...
为了将模型部署到jetson nano当中,我们首先需要将需要转换的模型导出为onnx格式。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) ...