yolov5模型部署orin
时间: 2025-05-17 13:05:49 浏览: 39
### YOLOv5模型在NVIDIA Orin平台上的部署教程
#### 1. 环境准备
为了成功在NVIDIA Jetson Orin平台上部署YOLOv5模型,需先完成环境配置工作。这包括安装必要的依赖库以及设置开发工具链。
- 安装CUDA和cuDNN:Orin设备通常预装了适用于其架构的CUDA驱动程序。确认所使用的CUDA版本与TensorRT兼容[^1]。
- TensorRT安装:下载并安装适合Jetpack版本的TensorRT SDK。可以通过官方文档获取具体指导[^3]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y libnvinfer8 libcudnn8
```
#### 2. 获取YOLOv5源码及相关权重文件
访问GitHub仓库以获得最新版YOLOv5代码及其训练好的权重文件。注意选择匹配当前框架版本号的`.pt`文件。
- 克隆项目至本地目录:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
- 下载指定版本的预训练权重(如`yolov5s.pt`),确保它与克隆下来的repo分支一致[^2]:
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')
```
#### 3. 转换ONNX格式
由于TensorRT更倾向于处理优化后的中间表示形式(Intermediate Representation),因此需要先把PyTorch模型转换成通用标准——Open Neural Network Exchange (ONNX) 文件。
执行如下命令实现导出操作:
```python
# 导航到yolov5根目录运行脚本export.py
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
```
此过程会生成名为`yolov5s.onnx`的新文件用于后续加载入TRT引擎构建器中.
#### 4. 构建TensorRT推理引擎
借助Python API或者C++接口创建高性能推断实例。这里提供一段基于pytorch-tensorrt插件简化流程的例子:
```python
from pytorch_tensorrt import TRTModule
def load_engine(engine_file_path):
with open(engine_file_path, "rb") as f, trt.Runtime(TRT_LOGGER) as runtime:
return runtime.deserialize_cuda_engine(f.read())
engine = load_engine("yolov5s.trt")
context = engine.create_execution_context()
...
```
另外一种方法则是手动编写解析onnx定义节点逻辑从而自动生成序列化二进制数据流保存下来供在线服务调用.
#### 5. 实现视频流检测功能
最后一步便是集成上述组件形成完整的端侧应用程序界面(UI), 可参考开源案例演示如何捕捉来自USB摄像头的画面帧送入pipeline做目标识别标记展示效果[^4].
```cpp
// C++ Darknet风格启动参数样例
./darknet detector demo ./cfg/coco.data ./cfg/yolov7-tiny.cfg ./yolov7-tiny.weights -i 0 -thresh 0.25 /dev/video0
```
以上即完成了整个从零搭建直至实际运用环节介绍.
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