yolov7 Jetson

### 在 NVIDIA Jetson 上安装、配置和运行 YOLOv7 #### 安装依赖项 为了在 NVIDIA Jetson 平台上成功部署 YOLOv7，首先需要确保系统已正确设置必要的开发环境。这包括 Python 和 CUDA 的支持以及 PyTorch 的安装。 可以通过以下命令来更新系统的包管理器并安装基础工具： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip git libopencv-dev cmake build-essential -y pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` 接着按照官方文档[^1]中的指导完成 PyTorch 的安装过程，以适配特定的 Jetson 设备架构。 --- #### 下载与准备 YOLOv7 模型 YOLOv7 是一种高效的实时目标检测框架，其预训练权重可以从 GitHub 仓库获取。下载 YOLOv7 的源码及其对应的预训练模型： ```bash git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 wget https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt ``` 上述操作会克隆 YOLOv7 的代码库，并下载官方发布的 `yolov7.pt` 权重文件用于后续测试[^2]。 --- #### 使用 TensorRT 加速推理 对于性能敏感的应用场景，在 Jetson 平台上可以利用 NVIDIA 提供的 TensorRT 工具进一步优化模型的速度表现。以下是具体步骤概述： ##### 转换 ONNX 格式的模型 将原始 `.pt` 文件转换成兼容 TensorRT 的中间表示形式（ONNX）。执行如下脚本前需确认有对应版本的支持库已经就绪。 ```python import torch from models.experimental import attempt_load device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load('yolov7.pt', map_location=device) # 加载 .pt 模型 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to(device) torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov7.onnx", opset_version=12, input_names=['images'], output_names=['output'] ) print("Exported to ONNX format.") ``` 此段代码负责导出一个名为 `yolov7.onnx` 的新文件作为输入给 TensorRT 构建引擎使用[^3]。 --- #### 编译 TensorRT 插件并与 DeepStream 整合 如果计划通过 DeepStream SDK 实现更复杂的视频流处理，则可能还需要调整部分底层实现细节。例如修改 `/opt/nvidia/deepstream/deepstream-<version>/sources/objectDetector_Yolo/...` 中关于类别数量或其他参数设定的部分[^4]。 假设我们继续沿用默认 COCO 数据集定义下的分类数为例，则保持原有宏定义即可满足需求： ```cpp static const int NUM_CLASSES_YOLO = 80; ``` 之后重新构建项目关联的目标二进制组件： ```bash make -C /opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/sources/objectDetector_Yolo/ ``` 最后一步则是编写或编辑相应的 pipeline 配置文件 (`.cfg`) ，指定加载刚才生成好的 TRT engine 或者其他必要选项。 --- #### 测试最终效果 当所有前期准备工作完成后，就可以尝试启动应用程序验证整个流程是否顺畅运作了。比如调用简单的图像识别接口或者接入摄像头直播画面来进行在线分析演示等功能特性。 ```bash ./deepstream-app -c <path_to_your_config_file>.cfg ``` 以上即完成了基于 NVIDIA Jetson 系列硬件平台上的 YOLOv7 解决方案搭建全过程描述。 ---