NVIDIA Jetson YOLOv5应用与部署

Posted 2022-06-04 一颗小树x

前言

在NVIDIA Jetson AGX Xavier 部署YOLOv5的深度学习环境，然后能正常推理跑模型。

首先介绍在NVIDIA Jetson 安装类似于Conda的虚拟环境，然后创建一个环境用来跑yolov5的；

然后在创建好的环境，跑起yolov5，总结要点。

目录

一、安装虚拟环境

二、创建环境

三、安装torch、torchvision

3.1 安装torch

3.2 安装torchvision

3.3 测试torch、torchvision

四、安装YOLOv5依赖库

五、测试模型

六、NVIDIA Jetson 开发常用命令

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一、安装虚拟环境

NVIDIA Jetson AGX  Xavier 是arm架构的，无法正常无法安装Anaconda或Miniconda，但可以使用miniforge。两者使用起来并无明显区别，这里是指相关命令；不同点是：miniforge的下载通道是conda-forge。

miniforge的GitHub地址：https://github.com/conda-forge/miniforge
miniforge的.sh release下载地址：https://github.com/conda-forge/miniforge/releases

下载这种格式的 Mambaforge-x.xx.x-x-Linux-aarch64.sh  示例：

​

然后正常运行安装即可

sh Mambaforge-x.xx.x-x-Linux-aarch64.sh

二、创建环境

这里的命令和conda一样的；环境名称：yolov5；指定Python版本3.6（这个更重要，这个更重要，这个更重要！）

conda create -n yolov5 python=3.6

为什么一定要Python3.6的版本啊？其他不行吗？

一开始我是安装了Python3.9；后来安装Python3.7；发现都无法在 Jetson AGX Xavier 正常使用CUDA；后来发现这个系列目前的cuda10.2 ，对应Pytorch版本只支持Python3.6的，唉之前纠结了我一天时间。

然后添加环境变量（解决”Illegal instruction (core dumped)“错误）

sudo vim ~/.bashrc # 打开文件
export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8 # 末尾添加环境变量export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8，保存并关闭文件
source ~/.bashrc # 更新环境变量文件

三、安装torch、torchvision

这个比较关键，影响到能否正常使用cuda和GPU；先看一下torch和torchvision 之间的版本对应关系，这个很重要。

yolov5 需要 torch v1.7.0、torchvision 0.8.1

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3.1 安装torch

来到官网下载PyTorch v1.7.0：https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-10-now-available/72048

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 通过下面的指令进行安装：

pip install torch-1.7.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl

3.2 安装torchvision

来到官网下载0.8.1版本的torchvision：https://github.com/pytorch/vision/tags

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 先安装编译依赖

sudo apt-get install libjpeg-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

pip install pillow --no-cache-dir

 下载完成后解压缩，cd到这个解压缩的文档中，执行以下命令进行安装：

python setup.py install

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3.3 测试torch、torchvision

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.backends.cudnn.version())

import torchvision
print(torchvision.__version__)

输出：（测试环境正常信息）

True
8000
0.8.0a0

四、安装YOLOv5依赖库

下载yolov5代码（目前最新是第六版），然后进入目录：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

cd yolov5

修改 requirements.txt 文件，注释torch、torchvision两行就可以了

vim requirements.txt

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 安装依赖库

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

-i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple 这是基于阿里云加速安装的。

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五、测试模型

python detect.py --weights 'detect_models/yolov5s.pt' --source xx.mp4

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 ......................................

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 这是测试视频是1920*1080大小的，每一帧平均时间是36ms左右，感觉还不够快，后面再用TensorRT加速去加速。

部分效果：

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六、NVIDIA Jetson 开发常用命令

基础信息：jetson_release

监控信息 先安装：sudo -H pip3 install jetson-stats
查看状态：sudo jtop

查询系统版本： cat /etc/lsb-release

查询内核心版本：uname -a

CPU概况：lscpu

硬盘概况：sudo parted -l

存档空间概况：df -h

查看运行进程：top

cuda版本：nvcc -V