jetson nano 上的yolov5使用tensorrt部署

### 准备工作 为了在 Jetson Nano 上使用 TensorRT 部署 YOLOv5 模型,需先确认设备已安装必要的软件包和库。这包括 OpenCV 版本至少为 3.4.9、TensorRT 7.2.1.6、PyTorch 1.6 及其依赖项 CUDA-10.2 和 cuDNN-8[^2]。 ### 训练模型 通常情况下,在主机上完成 YOLOv5 的训练过程更为高效。训练完成后,将得到的权重文件转换成 ONNX 格式以便后续处理。此操作可以在任何支持 PyTorch 的环境中执行,并不局限于特定硬件平台[^1]。 ### 转换至 TensorRT 一旦拥有 ONNX 文件,则可利用官方提供的工具将其进一步转化为适用于 TensorRT 运行时环境的引擎文件 (.engine)。对于 Jetson Nano 用户来说,推荐采用 Python API 或者通过 C++ 编译的方式实现这一目标。具体命令如下所示: ```bash trtexec --onnx=yolov5.onnx --saveEngine=yolov5.trt ``` 上述指令会读取名为 `yolov5.onnx` 的输入文件并输出优化后的 `.trt` 引擎文件用于推理阶段调用。 ### 测试与验证 最后一步是在 Jetson Nano 设备本身上加载生成好的 TensorRT 引擎来进行实际性能评估。可以通过编写简单的 Python 脚本来完成这项任务;也可以参照现有案例直接运行预构建的应用程序来简化流程。例如,如果选择了基于 USB 摄像头作为数据源的话,那么可以尝试下面这条命令启动检测服务[^4]: ```python python3 trt_yolo.py --usb 0 -m yolov5_trt ``` 这里假设已经有一个叫做 `trt_yolo.py` 的脚本存在并且能够识别 `-m` 参数指定的不同模型名称。 ### 注意事项 在整个过程中遇到问题时应保持耐心,仔细检查每一步骤中的配置细节以及文件路径是否正确无误。特别是当首次尝试新组合的时候,可能需要多次调整才能获得理想的结果[^3]。

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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