YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署

中阶

掌握YOLOv5的Jetson Nano部署方法

新课热卖榜    第3 更新: 2021/04/08

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适合人群:

希望学习YOLOv5目标检测Jetson Nano部署方法的学员

课程目标:

掌握YOLOv5的Jetson Nano部署方法

课程简介:

PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目标检测方法。Jetson Nano是英伟达含有GPU的人工智能硬件。本课程讲述如何部署YOLOv5Jetson Nano开发板上。 部署完成后可进行图像、视频文件和摄像头视频的实时目标检测。部署时将使用AI视频处理加速引擎TensorRT和DeepStream。

课程内容包括:原理篇(DeepStream介绍TensorRT介绍、 tensorrtx介绍)、实践篇(Nano硬件搭建、烧录系统镜像、安装远程登录工具、安装和测试DeepStream、安装yolov5、生成yolov5s.wts文件、生成yolov5s.engine、使用DeepStream部署yolov5

Nano部署测试)

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课程大纲-YOLOv5目标检测实战:Jetson Nano部署

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    5分钟1节

  • 1-1

    课程介绍 课程介绍

    「仅限付费用户」点击下载“1课程介绍-yolov5-nano.pdf”

    [05:52] 开始学习
  • 第2章 原理篇

    23分钟3节

  • 2-1

    DeepStream介绍 DeepStream介绍

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    [05:26] 开始学习
  • 2-2

    TensorRT介绍 TensorRT介绍

    「仅限付费用户」点击下载“原理篇2-TensorRT基础.pdf”

    [13:26] 开始学习
  • 2-3

    tensorrtx介绍 tensorrtx介绍

    [04:47] 开始学习
  • 第3章 实践篇

    51分钟9节

  • 3-1

    Nano硬件搭建 Nano硬件搭建

    「仅限付费用户」点击下载“实践篇-yolov5-nano部署流程.pdf”

    [03:59] 开始学习
  • 3-2

    烧录系统镜像 烧录系统镜像

    [06:33] 开始学习
  • 3-3

    安装远程登录工具 安装远程登录工具

    [11:41] 开始学习
  • 3-5

    安装yolov5 安装yolov5

    [02:43] 开始学习
  • 3-6

    生成yolov5s.wts文件 生成yolov5s.wts文件

    [01:33] 开始学习
  • 3-7

    生成yolov5s.engine 生成yolov5s.engine

    [05:46] 开始学习
  • 3-8

    使用DeepStream部署yolov5 使用DeepStream部署yolov5

    [04:30] 开始学习
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