jeston nano部署yolov
时间: 2025-03-08 14:08:40 浏览: 65
### 在 Jetson Nano 上部署 YOLOv 模型
#### 准备工作
为了在 Jetson Nano 上成功部署 YOLOv 模型,需准备合适的开发环境。这包括安装必要的依赖库以及获取目标检测模型文件。
对于 YOLOv7 的部署,建议采用 `yolov7-tiny.pt` 版本以适应 Jetson Nano 较低的计算能力[^1]。此版本不仅减少了资源占用还提高了推理速度。
#### 获取 YOLOv7 源码与预训练权重
可以通过克隆官方 GitHub 仓库来获得最新版的 YOLOv7 及其预训练参数:
```bash
git clone -b v7.0 https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
cd yolov7
```
上述命令会下载指定分支上的源代码及其配套脚本[^3]。
#### 转换为 ONNX 格式
为了让 TensorRT 更好地支持该模型,在将其部署到 Jetson Nano 前应先转成 ONNX 文件格式。可以利用 PyTorch 提供的功能完成这一过程:
```python
import torch.onnx as onnx
from models.experimental import attempt_load
model = attempt_load('weights/yolov7-tiny.pt', map_location='cpu') # 加载 .pt 权重文件
dummy_input = torch.zeros(1, 3, 640, 640).to('cpu')
onnx.export(model, dummy_input, 'yolov7-tiny.onnx', opset_version=11)
```
这段 Python 代码片段展示了如何将 `.pt` 后缀名的权重量化导出为兼容 TensorRT 的 `.onnx` 文件。
#### 使用 TensorRT 进行优化
一旦拥有了 ONNX 文件,则可通过 NVIDIA 提供的强大工具——TensorRT 对其进一步优化。具体操作如下所示:
```shell
trtexec --onnx=yolov7-tiny.onnx --saveEngine=yolov7-tiny.trt
```
这条 shell 命令用于调用 TensorRT 执行程序 (`trtexec`) 将 ONNX 文件编译为目标设备专用引擎(`.trt`)[^2]。
#### 验证部署效果
最后一步是在实际环境中测试已部署好的 YOLOv7-TensorRT 推理性能。通常情况下,开发者会选择编写简单的应用程序读取摄像头输入流并通过加载的 TRT 引擎执行实时物体识别任务。
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