基于Dearknet和Darknet-ROS在Jetson Nano部署yolov3 tiny,进行口罩佩戴检测
单独运行yolov3-tiy进行目标检测 下载Darknet源码并编译 https://gitee.com/bingda-robot/darknet.git或者上传本地的darknet源码至Jetson Nano scp -r /User
单独运行yolov3-tiy进行目标检测 下载Darknet源码并编译 https://gitee.com/bingda-robot/darknet.git或者上传本地的darknet源码至Jetson Nano scp -r /User
一、环境配置 1.安装好显卡驱动,如:CUDA; 2.配置好pytorch1.7及以上版本的python3,尽量安装GPU和CPU通用的pytorch 这部分我不详细讲述,各位哥可以
这里默认你已经获得了你自己训练好的yolo模型,博主这里常用的是darknet框架训练yolo模型,下面会以yolov4和yolov4-tiny举例。 #下载、安装环境 git clone https://git