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【YOLOv11模型改进系列】30 YOLOv11嵌入式部署:在Jetson Nano上跑出30FPS的实战指南
30 YOLOv11嵌入式部署:在Jetson Nano上跑出30FPS的实战指南上篇我们聊了推理加速的三件套工程,你已经在RTX 3060上跑到了200+FPS。但有个读者前天私信我:“老哥,我按你的方法在Jetson Nano上试了,模型加载就花了5秒,推理只有8FPS,视频直接卡成PPT。”我看了他的代码,发现一个典型问题:他把桌面端的优化思路直接搬到了嵌入式设备上。Jetson Nano的4GB内存、128核Maxwell GPU,和桌面端完全是两个世界。今天我们就来解决这个痛点——让YOLOv11在Jetson Nano上稳定跑到30FPS,跑通实时视频分析。痛点拆解:嵌入式部署的三大杀手认知误区1:模型直接转TensorRT就能快反例代码(常见错误):importtensorrtastrtimporttorch# 错误:直接用PyTorch模型转TensorRT,未做任何优化model
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