YOLOv8在NX上的tensorrt的加速部署(60帧率)

news/2024/7/10 23:28:34 标签: YOLO

所需环境

所有过程均可以参考本人所写的文章
(1)虚拟环境工具 MInforge3-Linux-aarch64
Jetson 平台都是RAM架构,平常的conda都是基于X86架构平台的。环境搭建参考文章
(2)YOLOv8_ros代码,采用自己创建的yolov_ros代码。yolov8_ros参考文章
(3)jetpack 环境(本篇文章是jetpack5.1.2)jetpack升级参考文章

# 虚拟环境配置

运行YOLOv8需要配置对应的虚拟环境,


查看Linux版本
lsb_release -a


在这里插入图片描述
虚拟环境创建

* conda create -n yolov8 python=3.8
* conda activate yolov8
* 把 requirements.txt 里面的numpy 修改为numpy=1.23.1;torch 和torchvison注释掉。
* pip install -r requirements.txt 

http://www.niftyadmin.cn/n/5333019.html

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