如何在Jetson Nano 2 GB开发套件上运行YOLO|CUM săRulezi YOLO pe un Jetson Nano 2 GB…

如果你的英语说得不流利，我会把这个故事翻译成罗马尼亚语。(Daca nu Vorbești engleză，POTS săte ajut traducânu-țI acest blogün Limba română)。我的目标是能够为那些只会说罗马尼亚语的人编写ML教程，这些人有一个相当好的现实世界应用程序，并且非ML人可以很容易地设置来运行NLP、对象检测、跟踪等。

有关Jetson Nano 2 Gb电路板的基本设置，请参阅我在Medium：https://medium.com/@andreitulbure_66397?p=30a2c38f168d.上的另一篇文章我不会重复设置。https://medium.com/@andreitulbure_66397?p=30a2c38f168d

步骤1)启动Jetson。打开航站楼。

步骤2)检查摄像头链接ls/dev/video*-需要找到插入USB或TPI接口的摄像头。如果没有，也许您需要安装一些驱动程序(modbe-bcm和其他驱动程序)

步骤3)检查安装的≥版本(Python3.6)。使用python3-V(或版本)检查

步骤4)检查安装的Jetpack版本(≥v4.6)

步骤5)检查是否安装了PyTorch。打开Python3终端，打印(火炬__版本__)。如果没有，请检查https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9-0-now-available/72048|的兼容版本，并使用Torchvision&co安装完整的pytorchhttps://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9-0-now-available/72048

步骤6)这是我们将克隆https://github.com/amirhosseinh77/JetsonYolo的回购https://github.com/amirhosseinh77/JetsonYolo

Step6.1*)这是官方的yolov5repo https://github.com/ultralytics/yolov5-我们不会克隆这个！https://github.com/ultralytics/yolov5

步骤7)对于PyTorch，我们选择了1.8.0，然后我们还安装了与1.8.0 v0.9.0兼容的Torchvision版本

步骤8)按照步骤5中的NVIDIA官方开发页面中的安装步骤进行操作

步骤9)现在是克隆repo的时候了：Git克隆https://github.com/amirhosseinh77/JetsonYolo.githttps://github.com/amirhosseinh77/JetsonYolo.git

步骤10)从WGET https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt下载YOLOv5模型和权重https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

步骤11)按照回购中的自述文件进行操作

步骤12)使用Python3 JetsonYolo.py运行推理

第13步)尽情享受吧！

提示：通常，.pt文件是网络权重。此外，这是一个检测可可类的检测器。如果你想要一个定制的探测器，你需要重新培训。

摄像头：警告：如果您的CSI摄像头不兼容，您需要安装传入驱动程序。如果您有USB摄像头，那么本教程本身将不起作用，因为它是针对CSI摄像头的。您需要格式化GStreamer，使其能够接受USB摄像机。可能的解决方法：

if USB_GSTREAMER:

要在引导后开始推理：打开一个终端；cd JetsonYolo；python3JetsonYolo.py。