19、Jetson Xavier NX使用yolov5对比GPU模型下的pt、onnx、engine 、 DeepStream 加速性能
基本思想：手中有块Jetson Xavier NX开发板，难得对比一下yolov5在相同模型下，不同形式下的加速性能
一、在ubuntu20.04的基础上，简单做一下对比实验，然后在使用 Jetson Xavier NX进行Deepstream进行目标检测;
预先的环境配置https://blog.csdn.net/sxj731533730/article/details/115230177
(1)下载yolov5(tag6)代码(开发板) RTX2060 测试Pytorch gpu
nvidia@nvidia-desktop:~$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git使用了最快的模型yolo5n.pt
nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$ wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5n.pt测试图片使用tensorrt_inference中的yolov5中example图片
git clone https://github.com/linghu8812/tensorrt_inference.git测试结果
ubuntu@ubuntu:~/yolov5$ python3 detect.py --weights yolov5n.pt --source ../tensorrt_inference/yolov5/samples/ --device 0
detect: weights=['yolov5n.pt'], source=../tensorrt_inference/yolov5/samples/, imgsz=[640, 640], conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, max_det=1000, device=0, view_img=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, nosave=False, classes=None, agnostic_nms=False, augment=False, visualize=False, update=False, project=runs/detect, name=exp, exist_ok=False, line_thickness=3, hide_labels=False, hide_conf=False, half=False, dnn=False
YOLOv5
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