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tensorrt

jetson TX2tensorrt 7/8cuda 10.2MVS hikcamerayolov5v6.0 ultralytics/tensorrtx方案：1.直接训练v5L模型2.转换tensorrt模型效果：1280肯定优于640推理速度：120ms(L,640),430ms(L,1280)方案：1.24482048 原图2.12001200 resize3.6406404 split4.24482048 merge推理速度：120ms(S,30ms4),500ms(L,12

4G远程ssh/开机自启

1 MVS下载或SDK下载在海康机器人官网，服务支持-软件下载中间中，下载相应的客户端安装包。2 放到TX2目录下解压并安装sudo tar –xvf MVS-2.1.1_aarch64_20220511.tarsudo ./setup.sh3.c/c++ 库文件和头文件都在opt/MVS/下4.samples里面可以直接make就可以玩了5.读取工业摄像头并用转为cv::Mat用yolov5-trt推理5.1 cmakelistscmake_minimum_required(VER

环境TX2环境：jetpack4.5.1cuda10.2需要安装的版本：torch1.8.0torchvision0.9.0安装torchhttps://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048下载v1.8.0sudo pip3 install torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl +国内源torchvisionhtt

ubuntu 18.04 虚拟机镜像安装（存储空间最好>50G）安装vmtools 管理（左上角player->管理->安装tool）下载sdkmanager.deb放进文件夹sudo dpkg -i sdkmanager_1.7.0-8846_amd64.deb如果处理时发生错误： sudo apt --fix-broken install...

https://blog.youkuaiyun.com/David_jiahuan/article/details/104544957conda配置一个新的python环境conda create -n python_qys python=3.8切换https://blog.youkuaiyun.com/wz947324/article/details/80228679