2023电赛国二结尾了，感谢（@匿名-茶不思）匿名飞控和各位大佬的指导！趁着这几天有时间把项目整理了一下，把上次视频填的坑补上，大佬看看乐呵乐呵就行。项目简介和仓库链接在下面。最近要准备面试，所以是赶时间整理出来的，可能会有一些冗余的代码没有去掉，大家直接跑可能会报错，这一段时间忙完之后再测试，有问题再更新，大家专注核心代码，大家专注核心代码！

EasyRun-jetson-nano-yolov5

简介

    本项目旨在方便使用者在Jetson nano上迅速部署YOLOv5模型实现检测任务的开源项目。YOLOv5原项目可以实现检测到目标，但是不会直接返回检测目标的一些信息，大白话就是对于初学者，很难理解懂他的源码，比如我要知道检测到的目标的信息，是哪个变量？其次，对于很多场景例如比赛我们不需要官方给出的很多参数，许多代码其实是可以优化掉的，去繁就简很重要。因此，为了开发效率，我在理解yolov5源码框架后，优化了很多代码，留下核心部分，并就作为我自己完成目标检测任务的框架。现开源供大家参考一下，可能在不同的机器上环境不同会有不同问题，但是主要还是在核心代码和我修改之后的框架，各位可以提issues，请各位大佬指正。

特点

• 部署简单，只需要把训练好的模型文件和数据文件复制进项目对应文件夹中，更改脚本函数参数即可运行识别检测

• 可以自定义按比例、指定大小缩放视频流传来的图片大小，根据实际预期调整

• 可以直接返回检测目标的中心XY坐标、长宽信息、类型、置信度、推理时间

• 串口发送数据，结合数据打包函数发送以上任意想要发送的数据

• 可以控制是否显示实时检测的图片，注释或者取消注释即可（注释掉显示会稍稍减少性能占用）

仓库

    gitee：https://gitee.com/JingWei1234/easy-run-jetson-nano-yolov5.git

    github：https://github.com/Tang-JingWei/EasyRun-jetson-nano-yolov5.git

    开源精神不易（虽然也不是什么大项目哈哈），给仓库个star支持一下吧~