yolov8部署jetson 周同学

### 部署YOLOv8模型到NVIDIA Jetson平台 #### 创建虚拟环境并安装依赖库 为了确保开发环境的独立性和稳定性，在Jetson设备上创建一个新的Python虚拟环境来管理项目所需的软件包是一个良好的实践。 ```bash sudo apt-m virtualenv -p python3 torch source torch/bin/activate ``` 接着，下载并安装特定于ARM架构版本的PyTorch和torchvision。这一步骤对于支持后续的操作至关重要[^3]： ```bash cd ~/Downloads/install/ pip3 install torch-1.11.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl cd torchvison/ python3 setup.py install ``` #### 获取预训练好的YOLOv8模型文件 可以从Ultralytics官方网站获取官方提供的预训练权重文件（`.pt` 或 `.onnx`），这些模型可以直接用于推理阶段而无需重新训练整个网络结构[^2]。 #### 将YOLOv8转换为ONNX格式 如果原始模型是以PyTorch的形式保存，则需要将其导出成ONNX格式以便更好地兼容TensorRT优化工具链。此过程可以通过调用相应的API完成。 ```python import torch from ultralytics import YOLO model = YOLO('path/to/yolov8.pt') dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).cuda() output_onnx = 'yolov8.onnx' input_names = ["images"] output_names = ['boxes', 'labels'] torch.onnx.export( model, dummy_input, output_onnx, verbose=False, opset_version=11, do_constant_folding=True, input_names=input_names, output_names=output_names, dynamic_axes={'images': {0: 'batch_size'}} ) print(f"Model has been converted to ONNX and saved at {output_onnx}") ``` #### 使用TensorRT加速推理速度 通过TensorRT可以显著提高基于GPU硬件上的推断性能。具体来说，就是利用其提供的解析器加载之前准备好的ONNX文件，并构建高效的执行计划。 ```cpp #include "NvInfer.h" #include <fstream> #include <iostream> // ... TensorRT C++ API code ... ``` 注意这里仅展示了C++接口的一个简单框架示意；实际应用时还需要编写更多细节代码来处理输入输出张量映射等问题。 #### 测试部署效果 最后，运行一段简单的脚本来验证整个流程是否正常工作。可以选择从摄像头或其他视频源读取图像帧作为输入给定对象检测算法处理，并展示预测边界框位置以及类别标签信息。 ```python import cv2 import numpy as np cap = cv2.VideoCapture(0) while True: ret, frame = cap.read() # Preprocess image according to your needs... # Perform inference using the loaded engine... # Post-process results (e.g., draw bounding boxes)... cv2.imshow('frame', frame) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'): break cap.release() cv2.destroyAllWindows() ```