网站首页设计风格有哪些,设计师图片素材网站有哪些,手机免费制作网站模板,wordpress 中文版 docker本节将详细介绍如何在Jetson Nano平台上搭建基于YoloV4-tiny模型的对象检测系统。 说在最前面#xff0c;本篇文档的许多内容来自多篇技术文档#xff0c;我只是结合自己的学习经历#xff0c;进行了加工和组合
1.1 Why Yolo V4-tiny#xff1f;
在介绍具体内容之前…本节将详细介绍如何在Jetson Nano平台上搭建基于YoloV4-tiny模型的对象检测系统。 说在最前面本篇文档的许多内容来自多篇技术文档我只是结合自己的学习经历进行了加工和组合
1.1 Why Yolo V4-tiny
在介绍具体内容之前首先说明为何选用YoloV4-tiny这个模型。其实原因也很简单就两个。一是该模型是Jetson Nano自带的不用单独安装了使用方便。二是功能足够强而且检测速度是真的快。
了解Yolo发展史的读者都应该了解不同于前三个版本Yolo V4和V5这两个版本发布的时间非常接近相差不到3个月且都不是Yolo原作者的工作原作者只完成了V1~V3。这两个版本虽然提出者不一样但性能十分接近所以有很多人认为这两个版本从理论上并没有实质性的创新不过由于其超高的识别速度因此在工程应用中使用极为广泛。两者相比V4的性能优于V5但识别速度略低于V5而v4-tiny的出现弥补了v4处理速度相对较慢的不足推理速度快了近10倍。综上Jetson Nano集成了yolo v4和yolo v4-tiny。那为何不选系统推荐的呢
另外受限于优先的计算资源Jetson Nano很适合跑Yolo不需要安装其他的深度学习框架另外不建议在Jetson Nano平台上跑训练也跑不动建议在服务器上预先训练好网络然后直接部署到Nano上。
所以我选择重新训练网络首先是数据集保留人和车类别修改网络结构。 基于jetson nano和yolov5 的 车行人检测一_yolos-CSDN博客
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