Jetson nano运行Yolov5排坑（deepstream部分）

最新推荐文章于 2025-03-29 22:38:03 发布
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分类专栏： jetson nano加速器 文章标签： 深度学习 jetson nano jetson deepstream
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43458628/article/details/120275451
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本文讲述了如何解决在Jetson Nano上使用Deepstream时，由于deepstream_app_config_yoloV3_tiny.txt文件权限问题导致的加速测试失败。作者提供了调整权限的步骤，并强调了系统版本匹配的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Jetson nano运行Yolov5排坑（deepstream部分）

使用deepstream加速时报错

deepstream-app -c deepstream_app_config_yoloV3_tiny.txt

使用上述代码进行测试YoloV3-tiny能否进行deepstream加速时。若不能运行时，大部分原因是deepstream_app_config_yoloV3_tiny.txt文件没有权限。运用如下代码进行权限开放。

sudo chmod 777 deepstream_app_config_yoloV3_tiny.txt

注：系统版本匹配也很重要。

Jetson Nano部署实现（一）——Yolov5目标检测-Jetson Nano部署
小刺猬的宝藏笔记本
05-27 7279
1.烧录系统镜像 1.1 下载系统镜像 英伟达官方下载地址 ：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads 下载系统镜像JetPack 4.5.1（注意有4GB和2GB两个版本，根据Jetson Nano的型号选择相应的版本） 1.2格式化 SD 卡 下载SD Card Formatter软件并安装，使用 SD Card Formatter 格式化 SD 卡。 下载地址：https://www.sdcard.org/downloads/form.
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yolov8在Jetson NX板边缘端部署（30帧）
Jeston nano 部署yolov5并使用tensorrt加速-极速版-（先进视觉赛）
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本博客为博主参加2024 中国机器人大赛暨 RoboCup 机器人世界杯中国赛机器人先进视觉3D识别赛道时配置环境所记录的流程的整理，也作为给学弟学妹留下的传承，中间有包括几篇有参考的博客，都有附上链接。部署流程亲测有效！！！到这里关于比赛环境配置就写完了，关于配置，只要网络快，就是我说的极速配置，挺快的。祝大家比赛顺利！！！这边。
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想象一个场景：高速公路上遇到200km/h超速车辆，这时30帧摄像头抓拍成“幻影”，AI违法事件监控功能直接失效。反之另一个场景：暴雨夜大货车侧翻，AI 监控毫秒内预警，救援响应大幅提速！
jetson nano 5 运行YOLOV5
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12-10 6375
yolo系列算法在目标检测上很有地位,速度很快.之前都是在电脑上跑代码,今天来踩踩nano的坑,话不多少,开始吧! 1.首先下载yolov5的源码(我用的是5.0版本),可以去github,不过我个人更倾向于(gitee:码云),因为是国内的镜像源,下载速度极快,不用在担心下载一半连接失败de问题. ...
Jetson nano搭载YOLOv5
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安装记录
Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速
君莫笑的博客
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Jetson Nano部署YOLOv5与Tensorrtx加速
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05-22 1869
部署YOLOv5算法在NVIDIA Jetson Nano上并使用TensorRT和DeepStream进行加速涉及几个关键步骤。
Jetson nano上部署自己的Yolov5模型（TensorRT加速）
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04-30 3万+
背景 在主机上训练自己的Yolov5模型，转为TensorRT模型并部署到Jetson Nano上，用DeepStream运行。 硬件环境： RTX 2080TI主机 Jetson Nano 4G B01 软件环境： Jetson Nano: Ubuntu 18.04 Jetpack 4.5.1 DeepStream 5.1 主机： Ubuntu 18.04 CUDA 10.2 yolov5 5.0 训练模型（主机上） yolov5项目链接https://github.com/
Jetson orin nano（4GB--CLB套件）的烧录以及部署YoloV5与Deepstream的流程，同时分享一些实用软件。
weixin_60522001的博客
08-21 1820
自己在这个过程中踩了许多坑，甚至重新烧录了一遍系统。有的时候很多错误重启一遍开发板就好了，有的通过gpt解决的。每个人的部署过程可能都不太一样，我只是将我的大致过程简单分享给大家，因为这方面的资料比较少，过程比较艰辛。同时将过程记录下来，以便后边操作新的开发板。可以知道jetpack5.1.3与deepstream6.3以及python3.8.11不影响yolov5。
Yolov5-in-Deepstream-5.0:描述如何在Deepstream 5.0中使用yolov5
05-12
0.说明 此存储库包含如何在DeepStream 5.0中运行yolov5模型 1.生成yolov5引擎模型 我们可以使用 yolov5生成引擎模型 重要的提示： 您应该替换tensorrtx / yolov5中的yololayer.cu和hardswish.cu文件 如何运行，以yolov5s为例 - 一种）。 用yolov5s.pt从pytorch生成yolov5s.wts git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git // download its weights 'yolov5s.pt' // copy tensorrtx/yolov5/gen_wts.py into ultralytics/yolov5 //
jetson nano部署yolov5
a1691125058的博客
07-09 5554
记录下，这一学期踩的坑，总结出来的经验
Jetson Nano--YoLoV5测试运行--记录
ssunshining的博客
05-22 1782
一、镜像烧录： 官方镜像文件地址： Jetson Download Center | NVIDIA Developer 我选择的是4.6.1版本： 官方zip地址：https://developer.download.nvidia.cn/embedded/L4T/r32_Release_v7.1/JP_4.6.1_b110_SD_Card/Jeston_Nano/jetson-nano-jp461-sd-card-image.zip?0BuIlHOrU40zizluGaGPHJWzeFxUh7h5z
YoloV5在Jenson nano 上的部署
2301_80288986的博客
12-03 1419
（1）由于英伟达官方指定的服务器默认的源是在国外，通常下载东西十分缓慢为了加快下载各种包的速度要做的事情，第一步我们需要进行镜像源的更换，我们可以使用清华源或者其他的国内源如阿里云的源，中科大的源等等。注意我们要弄清楚我们Jenson nano开发套件的版本型号，我使用的是Jenson nano 2GB版本的，因此下载对于的版本镜像就好。确定好我们的cuda的版本，在添加环境变量的时候，经常因为出现版本不匹配的情况导致配置无法进行，输入以下指令查看Cuda的版本。打开我们的终端，输入以下的指令。
yolov5-in-deepstream5.0
lemontree232的博客
12-08 2146
使用deepstream5.0实现yolov5，并实现tensorrt加速，支持多路rtsp构建engine构建deepstream中的custom libdo inference写在最后 构建engine 1、git clone https://github.com/chenhao优快云/yolov5-in-deepsteam5.0.git 下载源码 2、按照readme生成yolov5.engine,其中要把yololayer.cu换成上边仓库，不然使用deepstream运行会报错。 下面展示一些
jetson nano配置yolov5（超详细）
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05-24 6631
本文是本人经过无数踩坑之后做出的总结。
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cv2.error: OpenCV(3.4.18) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Carbon support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'
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03-01 868
jetson部署项目时的报错总结
pyqt5 YOLO
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06-01
<think>嗯，用户想在PyQt5中集成YOLO，需要教程或示例。首先，我得理清楚PyQt5和YOLO的结合点。PyQt5是GUI框架，YOLO是目标检测模型，所以大概思路是在PyQt5的界面中显示摄像头或图片，然后用YOLO处理并显示结果。然后，用户可能对步骤不太清楚，需要分步讲解。首先，安装必要的库，比如PyQt5、OpenCV、PyTorch和YOLO的依赖。然后，设计界面，可能包括图像显示区域和按钮。接着，处理视频流或图片输入，调用YOLO进行检测，最后在界面上实时显示结果。需要考虑线程问题，因为YOLO的处理可能比较耗时，不能在主线程中运行，否则会导致界面卡顿。所以应该用QThread来处理视频捕获和模型推理，确保GUI保持响应。另外，用户可能不知道如何将YOLO的检测结果实时绘制到PyQt5的窗口中。这里需要用到QPixmap和QLabel来显示图像，或者使用QGraphicsView来更灵活地处理图形。可能需要将OpenCV的图像格式转换成Qt支持的格式，比如将BGR转换为RGB，再转为QImage，然后显示。还要考虑示例代码的结构，比如创建一个主窗口类，初始化YOLO模型，设置摄像头捕获，以及信号槽机制来更新界面。可能还需要处理开始和停止检测的按钮事件。 用户可能遇到的问题包括环境配置、版本兼容性、线程安全、实时性能优化等。需要提醒他们注意这些方面，并给出常见问题的解决方法，比如如何调整帧率、处理模型加载失败的情况等。最后，生成相关的问题，帮助用户进一步学习，比如性能优化、多线程处理、模型切换等。这样用户可以根据自己的需求深入探索。</think>### PyQt5集成YOLO的步骤与示例 #### 1. 环境准备 安装依赖库： ```bash pip install pyqt5 opencv-python torch torchvision ``` YOLOv5模型可通过`torch.hub`加载，或从GitHub克隆仓库： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 ``` #### 2. 界面设计 创建基础GUI框架，包含图像显示区域和控制按钮： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QLabel, QPushButton from PyQt5.QtGui import QPixmap, QImage from PyQt5.QtCore import Qt, QThread, pyqtSignal import cv2 class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): super().__init__() self.label = QLabel(self) self.btn_start = QPushButton("Start Detection", self) self.btn_start.clicked.connect(self.start_detection) # 布局代码需根据实际需求补充 ``` #### 3. 多线程处理 使用`QThread`分离视频捕获与模型推理，避免界面冻结： ```python class DetectionThread(QThread): frame_updated = pyqtSignal(QImage) def __init__(self, model): super().__init__() self.model = model self.cap = cv2.VideoCapture(0) def run(self): while True: ret, frame = self.cap.read() if ret: results = self.model(frame) rendered_frame = results.render()[0] # 转换OpenCV BGR图像为QImage q_img = QImage(rendered_frame.data, rendered_frame.shape[1], rendered_frame.shape[0], QImage.Format_RGB888) self.frame_updated.emit(q_img) ``` #### 4. 信号与槽连接 将检测结果实时更新到界面： ```python class MainWindow(QMainWindow): def __init__(self): ... self.thread = DetectionThread(torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')) self.thread.frame_updated.connect(self.update_frame) def update_frame(self, q_img): pixmap = QPixmap.fromImage(q_img) self.label.setPixmap(pixmap.scaled(640, 480, Qt.KeepAspectRatio)) ``` #### 5. 完整代码示例 ```python # 完整代码需结合上述片段，包含窗口布局、线程启停控制等 # 此处提供核心逻辑框架，实际开发需补充异常处理与资源释放 ``` ### 关键点说明 1. **模型加载优化**：使用`torch.hub`加载预训练模型时，可添加`pretrained=True`参数[^3] 2. **性能调优**：通过`model.conf`调整置信度阈值，减少计算量 3. **跨平台兼容**：OpenCV的视频捕获索引在不同系统可能不同（如Linux需`/dev/video0`） ### 常见问题解决 - **图像显示异常**：检查BGR转RGB的格式转换步骤 - **帧率过低**：降低输入分辨率或使用`model.eval()`冻结部分计算图 - **内存泄漏**：确保在窗口关闭时释放`QThread`和`cv2.VideoCapture`
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