快速入门指南：NVIDIA Jetson 与Ultralytics YOLO11

本综合指南提供了在NVIDIA Jetson 设备上部署 Ultralytics YOLO11 的详细步骤。此外，它还展示了性能基准，以证明YOLO11 在这些小巧而功能强大的设备上的性能。

观看： 如何用NVIDIA Jetson 设置Ultralytics YOLO11

NVIDIA Jetson 是什么？

NVIDIA Jetson 是一系列嵌入式计算板，旨在为边缘设备带来加速 AI（人工智能）计算。这些小巧且功能强大的设备围绕NVIDIA 的GPU 架构构建，能够直接在设备上运行复杂的人工智能算法和深度学习模型，而无需依赖云计算资源。Jetson 板通常用于机器人、自动驾驶汽车、工业自动化和其他需要在本地以低延迟和高效率执行人工智能推理的应用。此外，这些板卡基于 ARM64 架构，与传统的GPU 计算设备相比，运行功耗更低。

NVIDIA Jetson 系列比较

Jetson Orin是NVIDIA Jetson 系列的最新迭代产品，基于NVIDIA Ampere 架构，与前几代产品相比，人工智能性能大幅提升。下表比较了生态系统中的几款 Jetson 设备。

如需更详细的比较表，请访问 NVIDIA Jetson 官方网页的技术规格部分。

NVIDIA JetPack 是什么？

NVIDIA 支持 Jetson 模块的 JetPack SDK是最全面的解决方案，为构建端到端加速人工智能应用提供了完整的开发环境，缩短了产品上市时间。JetPack 包括带有引导加载器的 Jetson Linux、Linux 内核、Ubuntu 桌面环境以及一整套用于加速GPU 计算、多媒体、图形和计算机视觉的库。它还包括用于主机和开发人员工具包的示例、文档和开发人员工具，并支持更高级别的 SDK，如用于流媒体视频分析的 DeepStream、用于机器人技术的 Isaac 和用于对话式人工智能的 Riva。

Flash JetPack 至NVIDIA Jetson

拿到NVIDIA Jetson 设备后，第一步是将NVIDIA JetPack 闪存到设备上。闪存NVIDIA Jetson 设备有几种不同的方法。

1. 如果您拥有NVIDIA 官方开发套件（如 Jetson Orin Nano Developer Kit），您可以下载镜像，并用 JetPack 准备 SD 卡以启动设备。
2. 如果您拥有其他NVIDIA 开发工具包，可以使用 SDK 管理器将 JetPack 闪存到设备上。
3. 如果你拥有Seeed Studio reComputer J4012设备，你可以将JetPack闪存到附带的固态硬盘上；如果你拥有Seeed Studio reComputer J1020 v2设备，你可以将JetPack闪存到eMMC/固态硬盘上。
4. 如果您拥有由NVIDIA Jetson 模块驱动的任何其他第三方设备，建议使用命令行闪存。

基于 Jetson 设备的 JetPack 支持

下表重点介绍了不同NVIDIA Jetson 设备支持的NVIDIA JetPack 版本。

Docker 快速入门

在NVIDIA Jetson 上开始使用Ultralytics YOLO11 的最快方法是使用为 Jetson 预制的 docker 镜像。请参考上表，根据你拥有的 Jetson 设备选择 JetPack 版本。

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack4
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack5
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

t=ultralytics/ultralytics:latest-jetson-jetpack6
sudo docker pull $t && sudo docker run -it --ipc=host --runtime=nvidia $t

完成此操作后，跳至 NVIDIA Jetson 上的使用TensorRT 部分。

从本地安装开始

如需在不使用 Docker 的情况下进行本地安装，请参考以下步骤。

在 JetPack 6.x 上运行

安装Ultralytics 软件包

在此，我们将在 Jetson 上安装Ultralytics 软件包及可选依赖项，以便导出 PyTorch模型导出为其他不同格式。我们将主要关注NVIDIA TensorRT 导出，因为TensorRT 将确保我们能最大限度地发挥 Jetson 设备的性能。

1. 更新软件包列表，安装 pip 并升级到最新版本

   sudo apt update
   sudo apt install python3-pip -y
   pip install -U pip
   

2. 安装 ultralytics pip 软件包与可选依赖项

   pip install ultralytics[export]
   

3. 重启设备

   sudo reboot
   

安装PyTorch 和 Torchvision

上述ultralytics 安装程序将安装Torch 和 Torchvision。但是，通过 pip 安装的这两个软件包无法兼容在基于 ARM64 架构的 Jetson 平台上运行。因此，我们需要手动安装预编译的PyTorch pip wheel，并从源代码编译/安装 Torchvision。

安装 torch 2.3.0 和 torchvision 0.18 根据 JP6.0

sudo apt-get install libopenmpi-dev libopenblas-base libomp-dev -y
pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/torchvision-0.18.0a0+6043bc2-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

请访问PyTorch for Jetson 页面，访问针对不同 JetPack 版本的所有不同版本的PyTorch 。有关PyTorch和 Torchvision 兼容性的更详细列表，请访问PyTorch 和 Torchvision 兼容性页面。

安装 onnxruntime-gpu

"(《世界人权宣言》) onnxruntime-gpu 在 PyPI 中托管的软件包没有 aarch64 二进制文件。因此，我们需要手动安装这个软件包。有些输出需要这个软件包。

所有不同 onnxruntime-gpu 列出了不同 JetPack 和Python 版本对应的软件包 这里.不过，在这里我们将下载并安装 onnxruntime-gpu 1.18.0 与 Python3.10 支持。

wget https://nvidia.box.com/shared/static/48dtuob7meiw6ebgfsfqakc9vse62sg4.whl -O onnxruntime_gpu-1.18.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl
pip install onnxruntime_gpu-1.18.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl

在 JetPack 5.x 上运行

安装Ultralytics 软件包

在此，我们将在 Jetson 上安装Ultralytics 软件包和可选依赖项，以便将PyTorch 模型导出为其他不同格式。我们将主要关注NVIDIA TensorRT 导出，因为TensorRT 将确保我们能最大限度地发挥 Jetson 设备的性能。

1. 更新软件包列表，安装 pip 并升级到最新版本

   sudo apt update
   sudo apt install python3-pip -y
   pip install -U pip
   

2. 安装 ultralytics pip 软件包与可选依赖项

   pip install ultralytics[export]
   

3. 重启设备

   sudo reboot
   

安装PyTorch 和 Torchvision

上述ultralytics 安装程序将安装Torch 和 Torchvision。但是，通过 pip 安装的这两个软件包无法兼容在基于 ARM64 架构的 Jetson 平台上运行。因此，我们需要手动安装预编译的PyTorch pip wheel，并从源代码编译/安装 Torchvision。

1. 卸载当前安装的PyTorch 和 Torchvision

   pip uninstall torch torchvision
   

2. 根据 JP5.1.3 安装PyTorch 2.1.0

   sudo apt-get install -y libopenblas-base libopenmpi-dev
   wget https://developer.download.nvidia.com/compute/redist/jp/v512/pytorch/torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl -O torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   pip install torch-2.1.0a0+41361538.nv23.06-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
   

3. 根据PyTorch v2.1.0 安装 Torchvision v0.16.2

   sudo apt install -y libjpeg-dev zlib1g-dev
   git clone https://github.com/pytorch/vision torchvision
   cd torchvision
   git checkout v0.16.2
   python3 setup.py install --user
   

请访问PyTorch for Jetson 页面，访问针对不同 JetPack 版本的所有不同版本的PyTorch 。有关PyTorch和 Torchvision 兼容性的更详细列表，请访问PyTorch 和 Torchvision 兼容性页面。

安装 onnxruntime-gpu

"(《世界人权宣言》) onnxruntime-gpu 在 PyPI 中托管的软件包没有 aarch64 二进制文件。因此，我们需要手动安装这个软件包。有些输出需要这个软件包。

所有不同 onnxruntime-gpu 列出了不同 JetPack 和Python 版本对应的软件包 这里.不过，在这里我们将下载并安装 onnxruntime-gpu 1.17.0 与 Python3.8 支持。

wget https://nvidia.box.com/shared/static/zostg6agm00fb6t5uisw51qi6kpcuwzd.whl -O onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl
pip install onnxruntime_gpu-1.17.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl

在NVIDIA Jetson 上使用TensorRT

在Ultralytics 支持的所有模型导出格式中，TensorRT 在使用NVIDIA Jetson 设备时推理性能最佳，我们建议在使用 Jetson 时使用TensorRT 。我们还在此处提供了有关TensorRT 的详细文档。

将模型转换为TensorRT 并运行推理

PyTorch 格式的 YOLO11n 模型被转换为TensorRT ，以便使用导出的模型进行推理。

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorRT
model.export(format="engine")  # creates 'yolo11n.engine'

# Load the exported TensorRT model
trt_model = YOLO("yolo11n.engine")

# Run inference
results = trt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TensorRT format
yolo export model=yolo11n.pt format=engine  # creates 'yolo11n.engine'

# Run inference with the exported model
yolo predict model=yolo11n.engine source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

使用NVIDIA 深度学习加速器 (DLA)

NVIDIA 深度学习加速器（DLA）是一种内置在NVIDIA Jetson 设备中的专用硬件组件，可优化深度学习推理的能效和性能。通过卸载GPU 的任务（将其释放给更密集的进程），DLA 可使模型以更低的功耗运行，同时保持高吞吐量，是嵌入式系统和实时人工智能应用的理想选择。

以下 Jetson 设备配备了 DLA 硬件：

• Jetson Orin NX 16GB
• Jetson AGX Orin 系列
• Jetson AGX Xavier 系列
• Jetson Xavier NX 系列

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Export the model to TensorRT with DLA enabled (only works with FP16 or INT8)
model.export(format="engine", device="dla:0", half=True)  # dla:0 or dla:1 corresponds to the DLA cores

# Load the exported TensorRT model
trt_model = YOLO("yolo11n.engine")

# Run inference
results = trt_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Export a YOLO11n PyTorch model to TensorRT format with DLA enabled (only works with FP16 or INT8)
yolo export model=yolo11n.pt format=engine device="dla:0" half=True  # dla:0 or dla:1 corresponds to the DLA cores

# Run inference with the exported model on the DLA
yolo predict model=yolo11n.engine source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg'

NVIDIA Jetson OrinYOLO11 基准测试

YOLO11 Ultralytics 团队在 10 种不同的模型格式上运行了基准测试，测量速度和精度： , , , , , , , Lite, , 。基准测试在搭载 Jetson Orin NX 16GB 设备的 Seeed Studio reComputer J4012 上运行，PyTorch TorchScript ONNX OpenVINO TensorRT TF SavedModel TF GraphDef TF PaddlePaddle NCNN精度为 FP32，默认输入图像大小为 640。

对比图表

尽管所有导出模型都使用NVIDIA Jetson，但我们只将PyTorch, TorchScript, TensorRT 列入下面的比较图中，因为它们使用了 Jetson 上的 GPU ，并保证产生最佳效果。其他所有导出都只使用CPU ，性能不如上述三个。你可以在本图表后的部分找到所有输出的基准。

详细对照表

下表列出了五种不同模型（YOLO11n、YOLO11s、YOLO11m、YOLO11l、YOLO11x）在十种不同格式（PyTorch,TorchScript,ONNX,OpenVINO,TensorRT,TF SavedModel ,TF GraphDef ,TF Lite,PaddlePaddle,NCNN ）下的基准结果，给出了每种组合的状态、大小、mAP50-95(B) 指标和推理时间。

探索 Seeed Studio在不同版本的NVIDIA Jetson 硬件上运行的更多基准测试工作。

复制我们的结果

要在所有导出格式上重现上述Ultralytics 基准，请运行此代码：

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO11n PyTorch model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all all export formats
results = model.benchmarks(data="coco8.yaml", imgsz=640)

# Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all all export formats
yolo benchmark model=yolo11n.pt data=coco8.yaml imgsz=640

使用NVIDIA Jetson 时的最佳做法

在使用NVIDIA Jetson 时，有几个最佳实践需要遵循，以便在运行YOLO11 的NVIDIA Jetson 上实现最高性能。

1. 启用 MAX 功率模式

   在 Jetson 上启用 MAX Power Mode（最大功率模式）将确保打开所有CPU 、GPU 内核。

   sudo nvpmodel -m 0
   

2. 启用 Jetson 时钟

   启用 Jetson Clocks 将确保所有CPU,GPU 内核都以最大频率运行。

   sudo jetson_clocks
   

3. 安装 Jetson Stats 应用程序

   我们可以使用 jetson stats 应用程序监控系统组件的温度，并检查其他系统细节，如查看CPU,GPU, 内存利用率、更改电源模式、设置为最大时钟、检查 JetPack 信息等。

   sudo apt update
   sudo pip install jetson-stats
   sudo reboot
   jtop
   

下一步工作

恭喜您在NVIDIA Jetson 上成功设置YOLO11 ！如需进一步学习和支持，请访问Ultralytics YOLO11 Docs 获取更多指南！

常见问题

如何在NVIDIA Jetson 设备上部署Ultralytics YOLO11 ？

在NVIDIA Jetson 设备上部署Ultralytics YOLO11 的过程非常简单。首先，使用NVIDIA JetPack SDK 闪存 Jetson 设备。然后，使用预置的 Docker 镜像进行快速设置，或者手动安装所需的软件包。每种方法的详细步骤可在 "使用 Docker 快速入门 "和 "开始本地安装"两节中找到。

YOLO11 型号在NVIDIA Jetson 设备上的性能基准是什么？

YOLO11 模型在各种NVIDIA Jetson 设备上进行了基准测试，显示性能有了显著提高。例如，TensorRT 格式的推理性能最佳。详细对比表部分的表格全面展示了不同模型格式的 mAP50-95 和推理时间等性能指标。

为什么要使用TensorRT 在NVIDIA Jetson 上部署YOLO11 ？

TensorRT 由于其最佳性能，强烈推荐在NVIDIA Jetson 上部署YOLO11 模型。它利用 Jetson 的GPU 功能加速推理，确保最高效率和速度。有关如何转换为TensorRT 并在 NVIDIA Jetson 上使用TensorRT 部分运行推理的更多信息，请参阅。

如何在NVIDIA Jetson 上安装PyTorch 和 Torchvision？

要在NVIDIA Jetson 上安装PyTorch 和 Torchvision，首先要卸载可能已通过 pip 安装的任何现有版本。然后，针对 Jetson 的 ARM64 架构手动安装兼容的PyTorch 和 Torchvision 版本。安装PyTorch 和 Torchvision部分提供了此过程的详细说明。

在NVIDIA Jetson 上使用YOLO11 时，最大限度提高性能的最佳做法是什么？

要在NVIDIA Jetson 上最大限度地提高性能，YOLO11 ，请遵循以下最佳实践：

1. 启用 MAX Power 模式，以利用所有CPU 和GPU 内核。
2. 启用 Jetson Clocks，以最大频率运行所有内核。
3. 安装用于监控系统指标的 Jetson Stats 应用程序。

有关命令和其他详细信息，请参阅使用NVIDIA Jetson时的最佳实践部分。

📅 Created 8 months ago ✏️ Updated 2 days ago

评论