Jetson Nano部署YOLOv8
简介
本资源文件提供了在Jetson Nano上部署YOLOv8的详细步骤和相关代码。YOLOv8是一种先进的目标检测模型，适用于各种嵌入式设备。通过本资源文件，您可以学习如何在Jetson Nano上配置环境、训练模型以及进行模型部署。
内容概述
- 项目克隆和环境依赖
- 项目的克隆
- 项目代码结构整体介绍
- 环境安装
- 数据集和预训练权重的准备
- 数据集准备
- 预训练权重准备
- 训练模型
- 修改数据配置文件
- 修改模型配置文件
- 训练模型
- 推理测试
- YOLOv8模型部署
- 源码下载
- 环境配置
- ONNX导出
- 运行
使用说明
- 项目克隆
通过以下命令克隆YOLOv8项目代码：
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics -
环境安装 参考相关文档配置深度学习环境，确保安装了必要的依赖库。
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数据集准备 准备自己的数据集，并将其转换为YOLO格式。
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预训练权重准备 下载YOLOv8的预训练权重，并将其放置在项目目录中。
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训练模型 修改数据和模型配置文件，然后运行训练脚本开始训练。
- 模型部署 在Jetson Nano上配置环境，下载infer项目代码，并按照步骤进行模型部署。
注意事项
- 由于代码更新频繁，建议定期检查项目更新。
- 根据实际硬件配置调整训练参数，以获得最佳性能。
参考资料
- YOLOv8官方文档
- Jetson Nano官方文档
- TensorRT官方文档
通过本资源文件，您可以轻松地在Jetson Nano上部署YOLOv8模型，实现高效的目标检测。