Rosetta_Leong
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[系列文章]Nvidia Jetson TX2使用yolov5进行目标检测

前言

ultralytics公司开源的目标检测算法yolov5在最近一段时间十分火热，而这次正好碰上一个实际应用（分拣小车）的机会，便在此记录下全过程以供参考。其中目标检测的作用在于标出每一帧输入图像中垃圾的具体位置（框），并以该信息做PNP解算，得到相应需发送给下位机的速度指令，使其到达垃圾所在位置并捡起以进行后续操作。
实际效果如下：

Nvidia TX2实现垃圾目标检测（yolov5 + TensorRT）

 

文章列表

  1. Nvidia Jetson TX2刷机（三天刷机真实过程包教包会）
  2. [超详细!!!]yolov5_4.0版本目标检测（环境配置+数据集制作+模型训练）–垃圾分拣业务流
  3. 【全网唯一】【yolov5模型部署落地】Nvidia Jetson TX2使用TensorRT部署yolov5s模型

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