在实际的测试过程中，我根据今年工创赛智能救援赛题小球识别进行测试，在Jetson Orin Nano 4GB 推理 qwen2:1.5b，通过TensorRT加速YoloV5，已检测图像中的小球，返回小球中心点的信息（包括坐标、类别），在通过TensorRT LLM 解析目标信息，根据赛题需求，根据小球与安全区的相对位置，给出最终决策。通过结合视觉理解（YOLO）和语言生成（LLM），可以实现更复

在实际的测试过程中，我根据今年工创赛智能救援赛题小球识别进行测试，在Jetson Orin Nano 4GB 推理 qwen2:1.5b，通过TensorRT加速YoloV5，已检测图像中的小球，返回小球中心点的信息（包括坐标、类别），在通过TensorRT LLM 解析目标信息，根据赛题需求，根据小球与安全区的相对位置，给出最终决策。通过结合视觉理解（YOLO）和语言生成（LLM），可以实现更复

本文介绍了一种简化YOLOv5模型训练的流程：1)下载官方代码；2)制作数据集（建议200+图片，训练集与验证集7:3比例）；3)推荐使用矩池云GPU服务器训练，无需本地配置环境；4)详细说明环境配置步骤，包括安装ultralytics、PyTorch等依赖；5)提供训练指令示例；6)最后介绍模型测试方法。该方法避免了传统训练方式的环境配置难题，适合初学者快速上手YOLOv5模型训练。

在实际的测试过程中，我根据今年工创赛智能救援赛题小球识别进行测试，在Jetson Orin Nano 4GB 推理 qwen2:1.5b，通过TensorRT加速YoloV5，已检测图像中的小球，返回小球中心点的信息（包括坐标、类别），在通过TensorRT LLM 解析目标信息，根据赛题需求，根据小球与安全区的相对位置，给出最终决策。通过结合视觉理解（YOLO）和语言生成（LLM），可以实现更复