要在Jetson Orin Nano上部署YOLOv8,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 准备Jetson Orin Nano开发环境 首先,您需要确保Jetson Orin Nano的开发环境已经设置完毕。这通常包括安装JetPack SDK,它包含了NVIDIA L4T(Linux for Tegra)操作系统、CUDA、cuDNN、TensorRT等必要的库和工具。 下载并安装JetPack SDK:JetPack SDK下载...
2024年1月27日完成第一版,机型为Jetson nano B01,此套设置不需要科学上网 建议准备一个U盘 1. 烧录官方的Jetson nano系统 1.1 进入官网,点击Jetson nano开发者套件SD卡镜像完成下载 注意下载完成后是压缩文件,要解压 1.2 安装烧录工具Etcher 1.3 烧录说明 插入microSD 卡 启动Etcher 单击“Select image”(选择镜像...
由于Jetson Nano是基于ARM架构的,因此无法直接通过pip安装PyTorch等库,需要手动安装预编译的wheel文件。 烧录系统镜像:从NVIDIA官网下载Jetson Nano的开发者套件SD卡镜像,并使用Etcher等工具烧录到microSD卡中。 安装Python 3.8:由于YOLOv8需要在Python 3.8或更高版本上运行,而Jetson Nano默认可能只安装了Python 3.6,因此...
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于2024年1月27日成功完成了Jetson nano B01的Yolov8部署，无需科学上网，准备工作包括U盘。1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载（压缩文件需解压）。1.2 使用Etcher工具进行烧录 2. 配置Python环境：推荐Python 3.8，因ultralytics要求。创建独立环境，具体步骤如下：2.1 ...
设备:Jetson Nano B01;外接显示屏;键鼠;无线网卡驱动;Inter RealSence D415;64G TF闪迪;读卡器。 1. 系统烧录。 即把系统烧录到SD卡上,这里需要使用到读卡器。烧录流程请参考下面链接: 英伟达jetson nano刷机教程 - 知乎 (zhihu.com) 但本人没找到上述的JP4.3和JP4.2.1,所以采用了4.5版本的Jetson Nano Develop...
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...
简介:本文介绍了如何在Jetson Nano上使用TensorRT加速YOLOv8模型的C++部署,以实现高效的目标检测应用。同时,引入了百度智能云文心快码(Comate)作为代码生成工具,助力开发者提升开发效率。通过详细步骤和示例代码,本文旨在帮助读者在资源有限的嵌入式设备上实现高性能的目标检测。
哪吒开发板是一款高性能类树莓派x86主机,适合边缘AI应用开发。本文基于开发板预装的Win11系统,利用OpenVINO部署YOLOv8模型,实现变电站红外测温变压器套管的实时识别。本文将对开发板的硬件特性、环境配置及模型优化过程进行详细评测,并对比之前在Jetson Nano 4G上的部署过程。
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。