jetson nano部署改进的yolo

### 如何在 Jetson Nano 上部署改进版 YOLO 模型 #### 准备工作 为了成功部署改进版YOLO模型至Jetson Nano设备，需确认所使用的硬件版本。对于2GB版本的Jetson Nano开发套件而言，应当下载适配此特定内存容量的系统映像文件[^1]。 #### 安装必要的依赖库 针对Jetson系列平台上的深度学习应用，推荐安装由NVIDIA官方提供的适用于Jetson的PyTorch版本以及配套工具包torchvision，这有助于充分利用Jetson内置GPU性能优化计算效率[^2]。 ```bash pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://pypi.ngc.nvidia.com/ ``` #### 配置运行环境 按照相关指南完成Linux系统的初始设置之后，还需进一步调整CUDA、cuDNN等相关驱动程序及库文件以确保最佳兼容性和稳定性。此外，建议参照专门面向Jetson Nano用户的YOLOv5部署教程来逐步搭建所需的软硬件环境[^3]。 #### 转换并加载预训练模型 考虑到实际应用场景中的资源限制因素，在不影响识别精度的前提下尽可能减小模型体积显得尤为重要。可借助Netron这类可视化调试工具辅助分析原生YOLO架构特点及其各层参数分布情况，从而选取合适的剪枝策略或量化方法实现轻量化处理；最终通过ONNX等形式转换后的通用中间表示形式导入目标嵌入式平台上执行推理操作[^4]。 #### 测试验证效果 最后一步便是编写简单的Python脚本来调用上述准备完毕的各项组件进行图像检测任务测试，下面给出一段简易代码片段作为参考： ```python import cv2 import numpy as np from models.experimental import attempt_load from utils.general import non_max_suppression, scale_coords from utils.datasets import letterbox def preprocess(img0): img = letterbox(img0, new_shape=640)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, hwc to chw img = np.ascontiguousarray(img) return img.astype(np.float32) weights_path = 'yolov5s.pt' device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = attempt_load(weights_path).to(device) img0 = cv2.imread('test.jpg') img = preprocess(img0) pred = model(torch.from_numpy(img).unsqueeze(0).to(device))[0] detected_boxes = non_max_suppression(pred)[0] if detected_boxes is not None and len(detected_boxes)>0: detected_boxes[:, :4] = scale_coords(img.shape[1:], detected_boxes[:, :4], img0.shape).round() for *xyxy, conf, cls in reversed(detected_boxes): label = f'{conf:.2f}' plot_one_box(xyxy, img0, label=label, color=(0,255,0), line_thickness=3) cv2.imshow("result", img0) cv2.waitKey(0) ```