在Jetson Nano中使用TensorRT加速yolov3-tiny进行目标识别

前言

Jetson nano运行yolov3-tiny模型，在没有使用tensorRT优化加速的情况下，达不到实时检测识别的效果，比较卡顿。英伟达官方给出，使用了tensorRT优化加速之后，帧率能达到25fps。

本文详细介绍了在nano上怎么用tensorRT优化模型。

环境准备

1. 安装protobuf

sudo pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple protobuf==3.8.0

Notes1：在这里安装完3.8.0版本的protobuf后可能会提示protobuf等一系列库和安装好的Tensorflow以及TensorRT版本不匹配，报错会给出具体的合适的