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步骤六： Jetson nano平台部署TensorRT加速Yolo4-Tiny网络

2023-05-16

在无人机飞行任务中需要识别特定的物体，所以神经网络的部署非常重要。而jetson自带的tensorrt技术能够很好的优化我们的网络，提升识别速度。

步骤1：了解环境（非必要）

确定TensorRT的python库所在的环境，已经其他的必须库所在的环境。（例如opencv与onnx）

我的python库在python3.6.9中。所以之后的环境配置基本会围绕python3.6.9来配置。

由此可见我的python有opencv与tensorrt库。至于onnx，pycuda等其他库，等报错时再安装。

步骤2：下载工程

下载yolo-tensorrt工程

git clone https://github.com/jkjung-avt/tensorrt_demos.git

步骤3：放置权重文件与.cfg文件

将.weights文件与.cfg文件放置到./tensorrt_demos/yolo/的文件夹之下，并且这两个文件需要同名。 

注意：我们要运行的的py文件一定要赋予可执行权限！！

步骤4：编译工程
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