YOLOv5转TensorRt加速部署全过程

本文是在jetson nano 运行yolov5转tensorRt加速的记录

接上文：

https://blog.csdn.net/weixin_44312422/article/details/122256752?spm=1001.2014.3001.5502

（本文出现的yolov5均不指YOLOv5源码，是指tensorRtx中专属的YOLOv5加速代码,注意不要与YOLOv5源代码混淆）

1.第一步
下载对应版本yolov5的权重文件，以yolov5s为例（其实可以用yolov5n速度更快）：本步可以跳过，直接看第二步

（本文运行的是YOLOv5 的第六个版本v6）

2.第二步

下载tensorrtx/yolov5/（本文对应的Tensorrt是YOLOv5 的第六个版本，若是其他版本的YOLOv5，请从下面链接下载该文件https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5）

我已经上传到百度云了，可以直接下载：

（yolov5s.pt和yolov5s.wts已经在文件中，可以直接跳到第三步）
链接：https://pan.baidu.com/s/1Grd3uzNwYKNDDiPZJeCfxA
提取码：6nuq

（我已经转好了yolov5s.wts代码，所以不需要涉及到YOLOv5的源码）

3.第三步

进入yolov5文件夹中

1. 生成.wts文件 （因为我提供的链接已经生成了.wts文件，所以可以跳过）

python gen_wts.py -w yolov5s.pt -o yolov5s.wts

2. 新建一个build文件 和一个存放图片的文件夹images

进入build文件夹中

将yolov5s.wts文件复制到build文件夹中

然后依次运行下面指令：

cmake ..

make

然后运行

sudo ./yolov5 -s yolov5s.wts yolov5s.engine s

最后运行

sudo ./yolov5 -d yolov5s.engine ../samples

运行完成后在build文件夹中找到保存的图片，如下所示

以上就是加速过程，如有不足请各位大佬指出

-end-

参考链接：
[1]https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx/tree/master/yolov5
[2]https://blog.csdn.net/ailaier/article/details/116270962?spm=1001.2014.3001.5506