Jetson Nano 部署 YOLOv5 与 TensorRT 加速：轻松实现 AI 目标检测

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2023-09-01 23:52:48

在 Jetson Nano 上部署 YOLOv5 与 TensorRT 加速：释放你的目标检测潜能

简介

准备好体验实时目标检测的强大功能了吗？本文将指导您在 Jetson Nano 上部署 YOLOv5 模型，并利用 TensorRT 的惊人速度优化其性能。

YOLOv5：速度与准确性的结合

YOLOv5 是一个革命性的目标检测模型，以其闪电般的速度和令人难以置信的准确性而闻名。它可以瞬间识别 80 多个物体类别，使其成为各种应用的理想选择，从安全监控到自动驾驶。

TensorRT：解锁推理的加速力量

TensorRT 是 NVIDIA 的游戏规则改变者，它通过将模型转换为更适合嵌入式系统的格式来优化推理过程。凭借 TensorRT，您可以在 Jetson Nano 等边缘设备上实现超快的模型执行。

深入探索部署步骤

步骤 1：准备您的 JetPack

JetPack 是 Jetson Nano 的操作系统，包含所有必要的软件工具。在开始之前，请确保您的设备上已经安装了最新版本的 JetPack。

步骤 2：安装 Python 和 pip

Python 是 YOLOv5 模型运行所需的编程语言，而 pip 是其包管理器。使用以下命令安装这些组件：

sudo apt-get update
sudo apt-get install python3 python3-pip

步骤 3：获取 YOLOv5 模型

从 YOLOv5 GitHub 页面下载您选择的 YOLOv5 模型，例如 yolov5s.onnx。

步骤 4：安装 TensorRT

从 NVIDIA 网站下载并安装 TensorRT，确保与您的 JetPack 版本兼容。

步骤 5：转换模型

使用 trtexec 工具将 YOLOv5 模型转换为 TensorRT 格式：

trtexec --onnx=yolov5s.onnx --saveEngine=yolov5s.trt --workspace=1024 --fp16

步骤 6：运行模型

最后，您可以使用以下命令运行转换后的模型：

python3 detect.py --model=yolov5s.trt --input=image.jpg

案例演示：在图像上检测对象

部署好 YOLOv5 模型后，您可以将其应用于图像以检测对象。使用以下代码示例：

import cv2
import numpy as np
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit

# 加载模型
model = load_tensorrt_model("yolov5s.trt")

# 加载图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 预处理图像
image_processed = preprocess_image(image)

# 推理
bindings = allocate_buffers(model)
do_inference(model, bindings, image_processed)

# 后处理
detections = postprocess_output(bindings, image)

# 可视化检测结果
display_detections(image, detections)