Jetson Orin Nano(8G)部署YOLOv8

系统为Ubantu20.04

Jetpack版本为5.1.4

硬件模块为Jetson Orin Nano(8G)

以下为参考文章

Jetson上使用TensorRT部署YOLOv8icon-default.png?t=O83Ahttps://wiki.seeedstudio.com/cn/YOLOv8-TRT-Jetson/该文章需要直接访问github,需要梯子才能直接使用,因此本人在此基础上修改了部分代码,不需要梯子就可以直接部署YOLOv8

具体步骤如下:

1.下载本文资源

2.将压缩包进行解压缩操作

3.在压缩后的文件夹中右键打开终端

4.利用anaconda创建环境

conda create -n YOLOv8 python=3.8

5.激活该环境

conda activate YOLOv8

6.运行YOLOv8的部署指令

python run.py

输入密码等待安装完成即可

### 在 Jetson Orin Nano部署 YOLOv11 进行目标检测 对于在 Jetson Orin Nano部署 YOLOv11 来实现目标检测的任务,虽然当前资料主要集中在较早版本的 YOLOYOLOv5 和 YOLOv8部署方法[^3],但可以推测出一些通用的原则和步骤适用于更新版本模型。 #### 准备工作 为了成功部署 YOLOv11,在开始之前需确保设备已正确设置并能够执行必要的计算任务。这通常涉及安装 CUDA、cuDNN 及其他依赖项以支持 GPU 加速运算。此外,还需准备合适的开发环境,比如通过 Clion 或者命令行工具来进行远程开发配置[^1]。 #### 下载源码与预训练权重文件 获取官方发布的最新版 Ultralytics 库以及对应的 TensorRT 工具包是至关重要的一步。考虑到网络访问限制可能影响到直接从 GitHub 获取资源的情况,建议寻找国内镜像站点或者离线下载方式来获得所需的 yolov11n.pt 等预训练模型和其他辅助脚本[^4]。 #### 转换模型格式 为了让 YOLOv11 更好地适配于 Jetson 平台上的推理引擎——TensorRT,有必要先将原始 .pt 文件转化为 ONNX 格式的中间表示形式。此过程可以通过 PyTorch 提供的功能轻松完成,并且有大量在线教程可供参考学习如何操作这一转换流程。 #### 编译优化后的 TensorRT 引擎 一旦拥有了兼容性的 ONNX 模型之后,则可利用 tensorrtx 项目中的 trtexec 工具进一步编译成高效的 TensorRT 推理引擎。这个阶段会涉及到针对特定硬件特性做性能调优的工作,从而使得最终的应用程序能够在保持高精度的同时达到实时处理速度的要求[^2]。 #### 测试验证 最后,在实际应用前应该充分测试整个系统的功能性和稳定性。可以从简单的图像或视频流入手,观察输出结果是否符合预期;也可以借助开源社区分享的一些 benchmark 数据集来进行更全面细致的效果评估。 ```bash # 假设已经完成了上述准备工作 python infer.py --source path_to_test_image_or_video --weights converted_yolov11.onnx --device cuda:0 ```
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