jetson yolov5 tensorrt

在Jetson Nano上使用TensorRT加速Yolov5的推理可以按照以下步骤进行： 1. 安装TensorRT和Yolov5：首先确保你已经在Jetson Nano上安装了JetPack SDK，该包中包含了TensorRT和CUDA等必要的组件。你可以从NVIDIA官方网站下载并安装JetPack SDK。然后，你可以从Yolov5的GitHub页面获取Yolov5的代码。 2. 将Yolov5模型转换为TensorRT引擎：在Yolov5代码的根目录下，有一个`yolov5s.yaml`文件，它定义了模型的结构和超参数。你可以使用`convert.py`脚本将模型转换为TensorRT引擎。具体命令如下： ``` python convert.py --weights yolov5s.pt --cfg yolov5s.yaml --output yolov5s.engine ``` 这将生成一个名为`yolov5s.engine`的TensorRT引擎文件。 3. 编写推理代码：使用TensorRT引擎进行推理，可以使用Jetson Inference库。首先，确保你已经在Jetson Nano上安装了Jetson Inference库。然后，创建一个新的Python文件，并添加以下代码： ```python import ctypes import numpy as np import cv2 import jetson.inference import jetson.utils ctypes.CDLL('libnvinfer_plugin.so', mode=ctypes.RTLD_GLOBAL) engine_path = 'yolov5s.engine' input_width = 640 input_height = 640 # 加载TensorRT引擎 trt_yolov5 = jetson.inference.detectNet(engine_path, threshold=0.5) # 加载输入图像 input_image = jetson.utils.loadImage('input.jpg') input_image = jetson.utils.cudaFromNumpy(input_image) # 设置网络的输入尺寸 trt_yolov5.SetInputWidth(input_width) trt_yolov5.SetInputHeight(input_height) # 进行目标检测 detections = trt_yolov5.Detect(input_image, input_width, input_height) # 处理检测结果 for detection in detections: class_name = trt_yolov5.GetClassDesc(detection.ClassID) print(f'Object: {class_name}, Confidence: {detection.Confidence:.2f}') left = int(detection.Left) top = int(detection.Top)

### 实现 Jetson Nano 上 TensorRT 优化 YOLOv5 及 CSI 摄像头支持 #### 准备工作 为了确保能够在 Jetson Nano 设备上成功运行基于 TensorRT 的 YOLOv5 模型，需先完成必要的准备工作。这包括安装依赖库以及配置开发环境。 - 安装 NVIDIA 提供的相关工具链和库文件，如 CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK。 - 设置 Python 开发环境，推荐使用虚拟环境来管理项目所需的第三方模块版本。 - 下载预训练好的 PyTorch 版本 YOLOv5 权重文件，并将其转换成 ONNX 或者直接获取官方提供的 ONNX 文件[^1]。 #### 将 YOLOv5 转换为 TensorRT Engine 一旦准备就绪，则可以开始将 YOLOv5 模型转化为适用于 TensorRT 执行引擎的形式——即 `.engine` 文件。此过程涉及几个重要步骤： - **导出ONNX模型**：通过修改 `export.py` 中相应参数调用命令行接口执行导出操作；也可以借助其他脚本来简化流程。 ```bash python export.py --weights yolov5s.pt --img-size 640 --batch-size 1 ``` - **创建TensorRT engine**：利用 trtexec 工具快速生成 TensorRT 引擎文件。对于特定硬件平台（例如 Jetson Nano），建议指定合适的精度模式（FP16/INT8）以获得更好的性能表现。 ```bash trtexec --onnx=yolov5.onnx --saveEngine=yolov5.engine --fp16 ``` 上述命令会根据给定的 ONNX 模型构建 FP16 精度级别的 TensorRT 引擎并保存至当前路径下的 `yolov5.engine` 文件中[^2]。 #### 整合CSI摄像头输入流处理逻辑 为了让应用程序能够接收来自 CSI 接口连接的相机所捕获的画面帧作为待检测对象，在程序设计阶段还需引入额外的功能组件负责图像采集任务。通常情况下可选用 GStreamer 库配合 OpenCV 库共同完成这项工作。 下面给出一段简单的 Python 示例代码片段用于展示如何读取 CSI 摄像头数据并通过 TensorRT 加速版 YOLOv5 进行目标识别分析： ```python import cv2 import numpy as np from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import tensorrt as trt import pycuda.driver as cuda import pycuda.autoinit def load_engine(engine_file_path): TRT_LOGGER = trt.Logger(trt.Logger.WARNING) with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime: return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read()) class HostDeviceMem(object): def __init__(self, host_mem, device_mem): self.host = host_mem self.device = device_mem def __str__(self): return "Host:\n" + str(self.host) + "\nDevice:\n" + str(self.device) def __repr__(self): return self.__str__() def allocate_buffers(engine): inputs = [] outputs = [] bindings = [] stream = cuda.Stream() for binding in engine: size = trt.volume(engine.get_binding_shape(binding)) * engine.max_batch_size dtype = trt.nptype(engine.get_binding_dtype(binding)) # Allocate host and device buffers host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, dtype) device_mem = cuda.mem_alloc(host_mem.nbytes) # Append the device buffer to device bindings. bindings.append(int(device_mem)) # Append to appropriate list. if engine.binding_is_input(binding): inputs.append(HostDeviceMem(host_mem, device_mem)) else: outputs.append(HostDevice Mem(host_mem, device_mem)) return inputs, outputs, bindings, stream def do_inference(context, bindings, inputs, outputs, stream, batch_size=1): [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] context.execute_async(batch_size=batch_size, bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] stream.synchronize() cap = cv2.VideoCapture('nvarguscamerasrc ! video/x-raw(memory:NVMM), width=(int)1920, height=(int)1080, format=(string)NV12, framerate=(fraction)30/1 ! nvvidconv flip-method=2 ! video/x-raw, format=(string)BGRx ! videoconvert ! appsink', cv2.CAP_GSTREAMER) if not cap.isOpened(): print("Error opening camera") else: while True: ret_val, img = cap.read() if not ret_val: break input_image = preprocess(img) # 自定义函数，调整尺寸、归一化等预处理操作 output_data = inference(input_image) # 使用上面提到的方法加载engine并推断结果 draw_boxes_on_image(output_data, img) # 绘制边界框和其他可视化信息到原图上 cv2.imshow('frame', img) keypress = cv2.waitKey(1) & 0xFF if keypress == ord('q'): break cv2.destroyAllWindows() cap.release() ``` 这段代码实现了从 CSI 摄像头抓取视频帧，经过适当预处理后送入 TensorRT 引擎进行推理计算，最后把得到的结果反馈回原始图片之上以便直观查看效果[^3]。