YOLOv8在NX上的tensorrt的加速部署（60帧率）

作者：Cpp五条 | 2024-02-12 15:02:51

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所需环境

所有过程均可以参考本人所写的文章
（1）虚拟环境工具 MInforge3-Linux-aarch64
Jetson 平台都是RAM架构，平常的conda都是基于X86架构平台的。环境搭建参考文章
（2）YOLOv8_ros代码，采用自己创建的yolov_ros代码。yolov8_ros参考文章
（3）jetpack 环境（本篇文章是jetpack5.1.2)jetpack升级参考文章

# 虚拟环境配置

运行YOLOv8需要配置对应的虚拟环境，

查看Linux版本
lsb_release -a

在这里插入图片描述
虚拟环境创建

* conda create -n yolov8 python=3.8
* conda activate yolov8
* 把 requirements.txt 里面的numpy 修改为numpy=1.23.1;torch 和torchvison注释掉。
* pip install -r requirements.txt 
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