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[人工智能]yolov5部署_jetson_deepstream_tensorrtx

此文档使用yolov5-v5.0以及对应版本的tensorrtx包

一、安装依赖包

sudo apt install
libssl1.0.0
libgstreamer1.0-0
gstreamer1.0-tools
gstreamer1.0-plugins-good
gstreamer1.0-plugins-bad
gstreamer1.0-plugins-ugly
gstreamer1.0-libav
libgstrtspserver-1.0-0
libjansson4=2.11-1

二、下载并安装deepstream sdk

1)下载DeepStream 5.1 Jetson tar package deepstream_sdk_v5.1.0_jetson.tbz2
2)解压并安装
sudo tar -xvf deepstream_sdk_v5.1.0_jetson.tbz2 -C /
cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.1
sudo ./install.sh
sudo ldconfig

三、在电脑端完成模型pt转wts

(此处务必检查yolov5与tensorrtx包的版本)
git clone -b v5.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git
git clone -b yolov5-v5.0 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
cp {tensorrtx}/yolov5/gen_wts.py {ultralytics}/yolov5
cd {ultralytics}/yolov5
python gen_wts.py -w best.pt -o best.wts

四、在jetson上完成wts转engine

1)在jetson上克隆v5.0版本tensorrtx
git clone -b yolov5-v5.0 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git
2)编译
#检查yolov5.cpp中的模型权重NET,默认的是s
#检查yololayer.h中CLASS_NUM的数量,默认的是80
cd tensorrtx/yolov5
mkdir build
cd build
cmake …
make
3)复制best.wts到tensorrtx/yolov5/build目录下
4)生成yolov5s.engine
sudo ./yolov5 -s best.wts yolov5s.engine s
sudo ./yolov5 -d yolov5s.engine …/samples

五、未完待续

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