https://blog.csdn.net/qq_43515934/article/details/123934547
YOLOX：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXtorch2trt:https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/torch2trtYOLOX解压即安装结束torch2trt安装：3. 生成engine文件把tools/demo.py和tools/trt.py脚本copy到YOLOX文件夹的根目录。在trt.py文件中修改参数：引擎生成或者至此，engine文件生成。因为使用的权重文件是源代码提供的，所
基本思想：之前很多项目都是基于TensorRT部署nano，今天顺手记录一下tengine部署nano吧~
分了四步走：先进行mingw32的交叉编译，以运行在clion上，官方似乎没有提供window10+mingw32的教程，并进行验证 ：https://tengine-docs.readthedocs.io/zh_CN/latest/index.html
进行nano的tensorRT部署，...
def make_parser():
parser = argparse.ArgumentParser("YOLOX Demo!") """argparse.ArgumentParser是创建一个参数解析器，用以解析命令行的参数"""
"""parser.add_argument是往参数解析器里添加参数。该方法第一个参数为需要添加参数的简称，后面也可以
详见我这篇博客，如果要用Nvidia的显卡，一定要裸机装显卡驱动哦。
https://blog.csdn.net/qq_43515934/article/details/123470400?spm=1001.2014.3001.5502
二.Tensorrt的安装
详见我这篇博客，注意要把pycuda顺便装上哦
https://blog.csdn.net/qq_43515934/article/details/123897435?spm=1001.2014.3
YOLOX Window10 TensorRT 全面部署教程配置流程训练自己的模型安装torch2trt转换模型编译DemoWindow10 部署Window10上使用自己训练的模型进行tensorrt检测总结
官网这部分写的非常笼统，我把完整教程分享给大家。
window10+GTX1650+TensorRT-7.2.3.4-CUDA11.1
yolox程序在ubuntu上，所以部分内容是ubuntu上操作
其他环境不保证
训练自己的模型
训练部分请参照官网流程进行训练，或者直接使用官方
当前教程环境为 cuda11 torch1.7.1 python3.8
git clone git@github.com:Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
pip3 install -U pip && pip3 install -r requirements.txt
pip3 install -v -e . # or python3 setup.py ...
"""Focus width and height information into channel space."""
def __init__(self, in_channels, out_channels, ksize=1, stride=1, act="silu"):
super().__init__()
要在Jetson Nano上部署YoloX，您可以按照以下步骤进行操作：
1. 安装JetPack SDK：JetPack SDK是NVIDIA Jetson平台的软件开发工具包，包括操作系统、CUDA、TensorRT等必要组件。您可以从NVIDIA官网下载并安装适用于Jetson Nano的JetPack SDK。
2. 安装PyTorch：YoloX是基于PyTorch框架实现的，因此您需要在Jetson Nano上安装PyTorch。您可以使用pip命令安装PyTorch，也可以从源代码编译安装。
3. 下载YoloX代码：您可以从YoloX的GitHub仓库下载源代码，并将其复制到Jetson Nano上。
4. 下载预训练模型：YoloX需要使用预训练模型进行目标检测。您可以从YoloX的GitHub仓库下载预训练模型，并将其复制到Jetson Nano上。
5. 运行YoloX：在Jetson Nano上运行YoloX，您需要使用Python脚本调用YoloX的API，并传入相应的参数。您可以参考YoloX的文档和示例代码进行操作。
需要注意的是，由于Jetson Nano的计算资源有限，可能会影响YoloX的性能。您可以通过调整模型参数、使用更高效的算法等方式来优化YoloX的性能。
### 回答2：
Jetson Nano是一款小型、低功耗的人工智能计算机，而YOLOX则是一种基于目标检测的模型，用于实时识别图像中的对象。在Jetson Nano上部署YOLOX可以让我们使用这个强大的小型计算机进行高效的目标检测。
首先，我们需要准备Jetson Nano开发板和一台电脑。在电脑上，我们需要进行一些准备工作，包括安装JetPack和配置SSH远程连接。JetPack是一种能够在Jetson Nano上安装所需软件的软件包，其中包括CUDA、cuDNN等开发工具，这些工具可以支持将YOLOX部署到Jetson Nano上。SSH远程连接可以使我们在Jetson Nano上直接使用电脑的命令行。
接下来，我们需要下载YOLOX的源代码，并进行配置和编译。具体来说，我们需要安装Python3、Numpy、Pillow、torch、opencv-python等软件包，并将其与Jetson Nano的架构匹配。这些工具可以使我们更加方便地进行模型训练和推理。
然后，我们需要选择适合我们的数据集并进行训练。这里我们可以使用COCO数据集或其他开源数据集进行训练。在训练过程中，我们需要进行超参数的调整和优化，以达到最佳的目标检测效果。
最后，在经过训练的YOLOX模型上运行推理，并确定模型在不同场景下的准确率。为了实现实时目标检测，我们可以使用OpenCV库将摄像头的实时图像输入到YOLOX模型中，以检测图像中的对象。
总之，在Jetson Nano上部署YOLOX需要执行一系列复杂的步骤，包括软件安装、数据集训练和模型推理。我们需要耐心和精力投入，才能最终实现高效的目标检测。
### 回答3：
Jetson Nano是针对边缘计算开发的一款小型计算机，而YoloX是一种新型的目标检测算法，可以在低功耗设备上快速识别目标。在Jetson Nano上部署YoloX可以让我们在嵌入式设备上实现实时目标检测，非常有用。
部署YoloX的过程相对复杂，但是我们可以按照下面的步骤逐步实现：
1. 安装JetPack 4.4+： JetPack是NVIDIA官方提供的一套软件开发工具包，其中包含了CUDA、cuDNN等深度学习库。首先需要下载并安装 JetPack 4.4+，具体安装步骤可以参考官网提示。
2. 安装OpenCV：在Jetson Nano上运行YoloX需要使用OpenCV库，下载之后进行安装，安装命令如下：
sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
sudo apt-get install libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev libv4l-dev
3. 下载并编译YoloX源码：从 GitHub 下载 YoloX 源码，然后进行编译。编译命令如下：
git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git
cd YOLOX
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install Cython numpy
sudo apt-get install ninja-build
python3 setup.py build develop
注：为了编译 YoloX 代码，您需要一张 NVIDIA GPU 卡，并配置好 CUDA 和 cuDNN。
4. 下载预训练的模型权重：在进行模型训练之前，需要准备一个已经训练好的模型权重。您可以从 YoloX 官方仓库 处下载预训练的权重，或是使用自己的数据集训练出自己的模型权重。
5. 测试模型：在部署完成后，我们可以使用 YoloX 官方提供的测试脚本来测试模型，具体的测试命令如下：
python tools/demo.py image -n yolox-s-416 --path assets/dog.jpg --conf 0.25 --nms 0.45
这个脚本将会加载预训练的 yolox-s 模型，然后使用一张测试图片（dog.jpg）进行测试，并将结果保存到 output 文件夹下。
在这篇文章中，我们介绍了在Jetson Nano上部署YoloX的过程及方法，从安装基本的JetPack到编译源代码，再到下载预训练模型，最后通过测试脚本检验模型的准确性。这个过程可能比较繁琐，需要好好的理解和操作。随着AI的深入应用，我们相信越来越多的开发者、技术爱好者们会对边缘计算的优化、应用上有更多的发现和深入研究。
