젯슨 나노에 YOLOv5 설치하기 2025

 

 

 

젯슨나노에 YOLOv5 설치

 

젯슨 나노 B01과 100% 호환 되는 C100에 YOLOv5 모델 설치하는 2025 최신 방법을 여기 남긴다.

다른 블로그 글을 참고하며 yolov5 를 설치했을 때 중간중간 chatGPT의 힘을 빌려야 했는데,

다른 분들은 chatGPT의 도움 없이도 풀스트레이트로 설치하실 수 있도록, 그리고 나를 위해서도 전체 설치 과정을 남긴다.

 

*참고 원본 블로그 글 : https://velog.io/@leedohyung28/Jetson-Nano-YOLOv5-%EC%8B%A4%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0

Jetson Nano YOLOv5 실행하기

 

 

1. 가상환경 세팅

1) 가상 환경 설치

sudo apt install python3-virtualenv

 

2) 가상 환경 생성

(site-packages 연결을 해야 opencv, pytorch, torchvision 설치한 것들이 모두 딸려온다고 함.)

python3 -m virtualenv [가상환경이름] --system-site-packages

 

3) 가상 환경 실행

source [가상환경이름]/bin/activate

 

참고 4) 가상 환경 나가기

deactivate

 

 

2. YOLOv5 Git 가져오기 (젯슨 나노 버전과 일치를 위해 다운그레이드함)

1) GIT 가져오기

#pip install git # 아래의 git이 동작하지 않는다면
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

 

2) YOLOv5 버전 다운그레이드 (Downgrade)

cd yolov5
git reset --hard 9bcc32a

 

3) YOLO requirements 설치 (수정해주어야 함)

# 위치 .../yolov5/
gedit requirements.txt

 

아래의 내용을 그대로 복사하여 기존의 requirements 내용을 지우고 덮어써야함.

# pip install -r requirements.txt

# Base ----------------------------------------
matplotlib<=3.2.2
Pillow<=8.4.0
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
tqdm>=4.41.0

# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb

# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1  # CoreML export
# onnx>=1.9.0  # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.3.6  # ONNX simplifier
# scikit-learn==0.19.2  # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1  # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0  # TF.js export
# openvino-dev  # OpenVINO export

# Extras --------------------------------------
# albumentations>=1.0.3
# Cython  # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
# pycocotools>=2.0  # COCO mAP
# roboflow
thop  # FLOPs computation

 

# 위치 .../yolov5/
sudo pip3 install --upgrade pip
sudo python3 -m pip install -r requirements.txt

 

--> 이렇게 했는데 나중에 파일을 실행하니, Pillow는 설치 되어있지 않았고, PyYAML 패키지에는 문제가 생겼다. 그래서 터미널 창에 아래와 같이 다시 설치 명령을 내려준다.

pip3 install Pillow
pip3 install --force-reinstall PyYAML

 

그리고 추가 apt 라이브러리 설치가 필요했다.

sudo apt install libgtk2.0-dev pkg-config
sudo apt install libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev

 

 

3. ./bashrc 에 추가

vim ~/.bashrc

 

bashrc의 제일 아래 부분에 아래의 내용 추가 후 저장

export OPENBLAS_CORETYPE=ARMV8

 

vim 편집기 저장 및 종료 후 재부팅하기

sudo reboot

 

 

 

4. 재부팅 후 YOLOv5 실행하기

source [가상환경이름]/bin/activate
cd yolov5
python3 detect.py --source 0 --half  #--half 명령어를 붙여주면 추론 시 리소스를 덜 잡아먹어서 조금 더 최적화가 됨.