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YOLO环境搭建

YOLO环境搭建JestonNano系列使用指令一键安装JetsonOrin系列

本章节适用于官方镜像自己动手搭建，如果使用的是YAHBOOM版的镜像，本教程可以忽略。

JestonNano系列​

JetsonNano系列由于系统版本原因，需要使用ultralytics官方提供的Docker镜像。Yahboom版的出厂镜像中已经预装好了docker环境，无需手动下载，本节仅供想要手动下载安装时使用。在开始前，需要配置好docker的代理环境，以避免网络阻塞

注：在JetsonNano上无法转为engine使用，这是因为当前 JetPack 4.6.3 / TensorRT 8.2.0.6 不能直接解析Mod算子

使用指令一键安装​

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

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使用cli的预测方法预测一下

（在root@jetson-yahboom:/ultralytics目录下执行）

​ x # Run inference with the exported model yolo predict model=yolo26n.pt source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg' ​ # 如果无法访问到外部网络，可以用本地的图片测试 yolo predict model=yolo26n.pt source='/root/yolo26_data/bus.jpg'

image-20260320191247138

我们可以把生成的图片用cp命令复制到~/yolo26_data/目录下面，这样就可以在宿主机上查看了

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JetsonOrin系列​

如果您使用的是Yahboom官方镜像，请跳过这一步。yolo26已经预装在出厂镜像中

  1. 更新软件包列表，安装 pip 并升级到最新版本

xxxxxxxxxx sudo apt update sudo apt install python3-pip -y pip install -U pip 2. 安装（更新） ultralytics 带有可选依赖项的 pip 软件包

xxxxxxxxxx pip install ultralytics[export] 3. 重新启动设备

xxxxxxxxxx sudo reboot 4. 下载yolo26n.pt模型

Ultralytics YOLO26 - Ultralytics YOLO 文档

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  1. 转为TensorRT格式（加速推理）

下载之后我们放到/home/jetson/ultralytics/路径下

在终端执行yolo export model=yolo26n.pt format=engine # creates 'yolo26n.engine'

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