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#检测yolov4tensorrt模型：刚开机：4个CPU使用率刚开机都是在百分之2-25%之间浮动的！GPU使用为0使用Yolov4 在416x416的情况下，CPU和GPU使用情况每帧的检测时间约为0.21s，检测帧率为：1000210≈4.76(fps)\frac{1000}{210}\approx{4.76}(fps)2101000≈4.76(fps)运行了10分钟之后，硬件设备温度都会
然后在电脑找到自己要下载的torch版本，https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048，我的3.6.9用1.8版本可以下载。https://github.com/pytorch/vision，找一下自己下载的torch版本对应的torchvision版本，我就要下载
它加载图像（或多张图像），使用TensorRT和imageNet类进行推理，然后叠加分类结果并保存输出图像。这里视频就放一份了，理论上将既然有概率性的问题求解方式，不同时间运算的结果可能会有差异。第一次运行神经网络，虽然模型是预训练的，但是本地部署还是有个初始化过程，好像是建立一些cache的过程，具体有待进一步研究。国内，由于“墙”的存在，对于我们这种处于起飞阶段的菜鸟来说就是“障碍”。那么问题
接下来，将专注于目标检测，通过提取边界框来找到帧中各种目标的位置。与图像分类不同，目标检测网络能够在每帧中检测到多个不同的目标。默认使用的模型是基于MS COCO数据集训练的91类SSD-Mobilenet-v2模型，该模型在Jetson上结合TensorRT实现了实时推理性能。国内，由于“墙”的存在，对于我们这种处于起飞阶段的菜鸟来说就是“障碍”。对象接受图像作为输入，并输出检测到的边界框坐标列
文章目录环境建立python3功能包初始化工作空间创建功能包编写节点编译亲测可行，如有疑惑，直接先跳到最后查看效果图~所使用的python为3.6.9。环境Jetson nanoUbuntu18.04python3.6.9ROS MelodicJetson系列基础环境配置：Jetson系列——Ubuntu18.04版本基础配置（换源、ROS、远程桌面、开机自连WIFi、SD卡备份）建立python
1. Jetson TX2开机自动挂载CAN模块（1）在/etc/init.d/目录下创建can_load.sh脚本文件，内容如下：#!/bin/sh#命令modprobe canmodprobe can-rawmodprobe can-bcmmodprobe can-gwmodprobe can_devmodprobe mttcanexit 0（2）修改文件的权限：sudo chmod 755
Jetson部署实践一、模型开发1.1 Yolov5图像检测模型开发二、模型部署2.1 DeepStream框架介绍2.2 TensorRT 加速算子、模型转换2.3 wtf文件传输(ssh)、部署2.4 推理测试2.4.1 单路usb接口图像传入2.4.2 多路接口图像传入2.4.3 多模型并发推理三、推理结果输出四、常见报错4.1 fatal: unable to access 'https:
在NVIDIA Jetson AGX Orin上部署千问多模态大模型Qwen2.5-vl，并利用其进行对画面中的目标物体的检查及位置返回。
1. 简介-什么是VNCVNC（虚拟网络计算）使您能够通过查看另一台计算机上的开发人员工具包的桌面并与之交互，从同一网络上的另一台计算机控制您的Jetson开发人员工具包。要了解有关VNC的更多信息，请单击此处。注：您的Jetson开发工具包和其他计算机必须在同一网络上。需要相当快的网络连接。较慢的连接将降低桌面交互体验。2. 在Jetson开发工具包上安装VNC服务器每次登录时启用VNC服务器如
jetson 系列机器单独安装cuda cudnn和tensorrt，不用刷机
CUDA编程模型中的错误检测是确保在GPU上运行的程序能够正确执行的关键步骤。CUDA（Compute Unified Device Architecture）提供了多种错误检测机制，以帮助开发者识别和处理在CUDA程序执行过程中可能出现的错误。本篇旨在介绍一些简单的CUDA错误检测方法，以便在程序存在错误时，运行结束能直接输出错误。
人作为CUDA编程初学者，在学习编写使用CUDA计算矩阵相乘代码时发现，如果我的 block_size >= 64 时，代码就会计算出错。本篇旨在分析block_size设置过大产生错误的原因并给出改正方法，以及介绍一些查看CUDA设备线程块大小的方法
文章目录一、jetson安装triton-inference-server1.1jtop命名行查看jetpack版本与其他信息1.2下载对应版本的安装包1.3解压刚刚下载的安装包，并进入到对应的bin目录下1.4尝试运行一下tritonserver二、运行triton-inference-server2.1下载相关文件包2.2生成模型文件2.3启动tritonserver三、测试triton cl
NVIDIA Jetson AGX Orin源码编译安装CV-CUDA__非opencv的cuda版本
文章目录前言40-Pin扩展口中的UARTpyserial调试串口微信公众号前言Nvidia Xavier GPIO 输入输出 中断 PWM上节总结了40-Pin扩展口中GPIO的应用, 本节介绍一下UART的应用. Xavier引出5路串口, 参考前篇Nvidia Jetson AGX Xavier 硬件相关中的UART一小节.40-Pin扩展口中的UART40-Pin扩展口中引出...
注意 Jetson 采用的不是 x86_64，而是因为Jetson 系列开发板采用的 ARM64 架构，不是 x86_64架构，因此无法直接安装成功，会提示如下错误因此需要下载形式的安装包，推荐使用下载安装，我选择的是 Anaconda3-2023.03-Linux-aarch64.sh。然后一路 yes即可！
前言在使用Jetson Nano开发板的过程中运行Python文件终端报错出现的错误提示,后来在终端中输入python3进入python环境去任意import一个库除了python的内置库(比如:sys、os等等)都会直接报错出现非法指令(核心已转储)，因此一度陷入了困境，在网上查找资料怎么也找不到相关的解决办法，刚开始无奈的我只好重装系统，在装好系统后安装完代码相关要求的一些库后运行python
我有NVIDIA Jetson Nano和FullHD Ip相机。摄像机流RTSP / h264。我想从这台相机的python脚本中解码帧以进行分析。CPU 解码因此，我尝试使用类似的方法：# import the necessary packagesfrom imutils.video import VideoStreamimport imutilsimport timeimport cv2#
在英伟达官网针对Jetson提供很多现有适配大模型方法，想学习的进入网站链接有参考适配步骤。
本篇记录了自己刚拿到Jetson板子后，刻意去学习给板子重刷系统的过程，。注意：我使用的是 Nvidia 官方给 Jetson 刷系统的，需要（双系统或者虚拟机都可）用来运行 SDK Manager，然后通过USB 线连接到 Jetson，实现给 Jetson 刷系统。
Jetson Xavier NX 开发者套件简介及系统烧录教程
最近要将一个使用PySide6写GUI的程序部署到英伟达Jetson Nano上。原本以为装个conda就能很快装好环境，结果发现arm的生态有点太糟糕了，啥都要自己编译安装，尤其是这个Pyside6。经过几天的探索，终于成功安装，于是写篇教程弥补一下网上对相关内容的缺失。Pyside6不仅源码要自己编译，相关的各种依赖也各种麻烦。下文将我用源码编译安装PySide6的完整历程都写下来了。首先要安
NVIDIA Jetson系列安装torch, mmdetection+mmaction2的环境配置全流程 ，并部署open-mmlab的项目(mmdetection+mmaction2)，并解决预见到的问题
三种方案给Jetson Orin Nano安装系统;1:使用>32G的SD卡安装开发套件;2:在Ubuntu18.04下通过SDK Manager软件在线安装系统.3:在Ubuntu18.04下通过脚本方式安装系统.
英伟达 Jetson Nano 新手必备：使用CSI或USB摄像头拍摄第一张照片1. 引言1.1 支持的摄像头1.2 nvgstcapture2. 在屏幕上开始捕获和预览显示2.1 CSI摄像机2.2 USB摄像头3. 拍照并保存到磁盘3.1 CSI摄像机3.2 USB摄像头4. 捕获视频并保存到磁盘4.1 CSI摄像机4.2 USB摄像头5. 在容器内使用相机5.1 CSI摄像机5.2 USB摄
自从JetPack 升级到 5.0版本之后，可以，官方教程提供了三种方法：SD卡、SDK Manager 以及 apt安装Jetpack。前两种主要用于Orin系列之前的 Jetson开发板，主要针对还没有烧录系统的空机。而从 Jetson Orin系列开始，便支持 apt 安装 Jetpack。
文章目录前言载板PCB层叠与阻抗699-Pin连接器以太网M.2PCIE40-Pin扩展口风扇接口自动控制接口电源域按键和指示灯音频接口eSATA / USB 3.1 Type A连接器UFS / Micro SD插槽HDMIUSB Type-C 和 Micro-USBI2CSPIUARTCAN官方验证过的电源/扩展卡总结 / 参考微信公众号前言几种Jetson的对比:Xavier的接口有...
Jetson因为是基于arm的与传统基于x86的主机或服务器的模型部署略有差别，但基本类似，主要分为三步。
Jetson Orin系列AI开发板就是百花齐放的统一内存阵营的一员。在固件更新后，Jetson Orin Nano的8G版本性能释放到了25w，双通道内存带宽达到了102GB/s，算力也是来到了恐怖的67TOPS。
本文主要介绍了NVIDIA Jetson Orin Nano 8G 开发板开箱测评：边缘AI设备的性价比之选，希望对使用大语言模型的同学们有所帮助。
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