jeston xavier nx(EMMC部署yolov5
时间: 2025-03-11 08:15:38 浏览: 46
### 在 Jetson Xavier NX 设备上通过 eMMC 部署 YOLOv5 模型
#### 准备工作
为了在 Jetson Xavier NX 的 eMMC 上成功部署 YOLOv5 模型,需要确保设备已正确设置并具备必要的开发环境。Jetson Xavier NX 支持所有热门 AI 框架,并具有高达 21 TOPS 加速计算能力,能够并行运行现代神经网络并处理来自多个高分辨率传感器的数据[^1]。
#### 安装依赖库和工具链
首先,在 Jetson Xavier NX 上安装所需的 Python 库和其他依赖项。这可以通过更新包管理器并安装特定版本的 PyTorch 和 torchvision 来完成,这些库对于加载预训练模型至关重要。此外,还需要安装 OpenCV 等图像处理库来辅助检测任务。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
pip3 install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip3 install opencv-python numpy matplotlib Pillow scikit-image
```
#### 下载 YOLOv5 源码及权重文件
获取官方发布的 YOLOv5 GitHub 仓库中的最新源代码,并下载对应的预训练权重文件。此操作可以直接克隆远程存储库或者手动上传本地保存好的 .pt 文件至目标机器。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt
```
#### 修改配置适应硬件特性
考虑到 Jetson Xavier NX 特有的架构特点以及性能优化需求,建议调整部分参数以更好地适配该平台。例如,降低 batch size 或者启用 TensorRT 进行推理加速等措施均有助于提高效率。
编辑 `detect.py` 中的相关选项:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device
weights = 'path/to/best.pt' # 替换成实际路径
imgsz = (640, 640)
device = select_device('') # 使用默认 GPU/CPU 自动选择
half = device.type != 'cpu'
model = attempt_load(weights, map_location=device) # 载入模型
if half:
model.half() # 半精度浮点数转换
```
#### 执行检测命令
最后一步是在终端执行检测脚本,验证整个过程是否顺利无误。如果一切正常,则可以在 Jetson Xavier NX 上看到实时物体识别的结果展示出来。
```bash
python3 detect.py --source 0 --weights ./yolov5s.pt --conf-thres 0.4 --iou-thres 0.5
```
上述方法适用于大多数情况下的标准部署流程;然而针对某些特殊应用场景可能还需进一步定制化改造。值得注意的是,尽管 eMMC 存储空间有限,但对于常规规模的应用来说通常足够满足需求[^2]。
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