TX2 yolov5 检测

### 部署YOLOv5于NVIDIA Jetson TX2 #### 准备工作 为了确保能够在NVIDIA Jetson TX2上顺利部署YOLOv5并执行目标检测任务，需先确认设备已安装适当的操作系统版本以及必要的开发工具。对于Python环境的选择，建议使用Anaconda来管理依赖项和创建隔离的工作空间[^2]。 #### 安装PyTorch框架 由于YOLOv5基于PyTorch构建，在Jetson TX2平台上运行前必须正确设置好支持CUDA加速的PyTorch环境。官方提供了针对Jetson系列优化过的PyTorch发行版，推荐按照文档指导完成安装操作[^4]： ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/cu111 ``` #### 获取YOLOv5源码库 通过Git克隆官方GitHub仓库获取最新版本的YOLOv5项目文件，并切换至合适的分支或标签页以匹配所使用的模型架构: ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 git checkout tags/v6.0 -b v6.0 ``` #### 编译DarkNet与加载预训练权重 虽然YOLOv5不再依赖原始的DarkNet实现方式，但在某些情况下仍然可能需要用到`.wts`格式的权重文件。如果需要转换现有模型参数，则可以参考相关脚本处理[^3]: ```python from models.experimental import attempt_load weights_path = 'path/to/yolov5s.pt' model = attempt_load(weights_path, map_location='cpu') ``` #### 使用TensorRT提升性能表现 考虑到嵌入式平台资源有限的特点，采用TensorRT作为推理引擎能够显著提高效率。具体做法是在成功搭建上述基础之后，进一步集成TensorRT插件并对网络结构进行量化调整。 #### 测试实例展示 最后一步就是编写简单的测试代码验证整个流程是否正常运作。这里给出一段用于图像识别的基础样例供参考： ```python import cv2 from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.torch_utils import select_device, time_synchronized from PIL import Image import numpy as np device = select_device('') # 自动选择可用GPU/CPU img_size = 640 # 输入图片尺寸 conf_thres = 0.4 # 置信度阈值 iou_thres = 0.5 # IOU阈值 def detect(image_path): img0 = cv2.imread(image_path) # 原始输入图 img = letterbox(img0, new_shape=img_size)[0] # 调整大小后的RGB图 img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR转RGB再变换成CHW顺序 img = np.ascontiguousarray(img) model.eval() with torch.no_grad(): pred = model(torch.from_numpy(img).to(device).float() / 255., augment=False)[0] det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0] if len(det): det[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], det[:, :4], img0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(det): label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3) return img0 if __name__ == '__main__': image_file = "data/images/bus.jpg" result_image = detect(image_file) cv2.imshow("Detection Result", result_image) cv2.waitKey(0) ```