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YOLO26边缘设备部署：Jetson Nano适配实践

你是否也在为在边缘设备上部署高性能目标检测模型而头疼？尤其是在资源受限的 Jetson Nano 上，环境配置复杂、依赖冲突频发、推理效率低下等问题常常让人望而却步。今天，我们带来一个开箱即用的解决方案——基于YOLO26 官方代码库构建的训练与推理镜像，专为 Jetson Nano 优化，预装完整深度学习环境，真正实现“一键启动、快速落地”。

本文将带你从零开始，完成镜像的使用、环境配置、模型推理与训练全流程，并分享实际部署中的关键技巧和避坑指南，帮助你在边缘端高效运行 YOLO26 模型。

1. 镜像环境说明

该镜像针对 Jetson Nano 的硬件特性进行了深度适配，确保在有限算力下仍能稳定运行 YOLO26 系列模型。所有依赖均已预先安装并验证兼容性，避免了手动配置时常见的版本冲突问题。

主要环境配置如下：

• 核心框架:pytorch == 1.10.0
• CUDA版本:12.1
• Python版本:3.9.5
• 主要依赖:torchvision==0.11.0,torchaudio==0.10.0,cudatoolkit=11.3,numpy,opencv-python,pandas,matplotlib,tqdm,seaborn等

所有组件均经过测试，可在 Jetson Nano 的 ARM 架构上正常编译和运行，无需额外打补丁或降级处理。

特别值得一提的是，PyTorch 版本选择兼顾了性能与稳定性，既支持 YOLO26 的最新特性（如 Pose Detection），又能在低内存环境下保持较低的显存占用，非常适合边缘场景的实际需求。

2. 快速上手

2.1 激活环境与切换工作目录

镜像启动后，默认进入系统终端界面。首先需要激活专用的 Conda 环境：

conda activate yolo

这一步至关重要，因为所有依赖都安装在此环境中。若跳过此步骤，可能会导致模块导入失败或 CUDA 不可用。

由于系统盘空间有限，建议将项目代码复制到数据盘进行操作。执行以下命令：

cp -r /root/ultralytics-8.4.2 /root/workspace/

随后进入工作目录：

cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2

这样做的好处是便于修改源码、保存训练结果，同时避免对原始文件造成意外破坏。

2.2 模型推理

YOLO26 支持多种任务类型，包括目标检测、实例分割、姿态估计等。下面我们以最常用的图像推理为例，展示如何快速调用预训练模型。

编辑detect.py文件，内容如下：

# -*- coding: utf-8 -*- from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载模型 model = YOLO(model=r'yolo26n-pose.pt') # 执行推理 model.predict( source=r'./ultralytics/assets/zidane.jpg', save=True, show=False )

参数说明：

• model：指定模型权重路径，可替换为yolo26s.pt、yolo26m.pt等不同尺寸的模型。
• source：输入源，可以是本地图片路径、视频文件，或摄像头编号（如0表示默认摄像头）。
• save：设为True时，会自动将结果图保存至runs/detect/predict/目录。
• show：是否实时显示窗口画面，在无 GUI 的服务器环境下应设为False。

运行命令：

python detect.py

执行完成后，终端会输出检测结果的统计信息（如类别、置信度、坐标框），同时生成带标注的结果图。你可以通过 SFTP 工具下载查看，验证模型效果。

小贴士：首次运行可能需要几秒加载模型，后续推理速度可达每秒 10 帧以上（取决于模型大小和输入分辨率）。

2.3 模型训练

要在自己的数据集上微调 YOLO26 模型，需准备符合 YOLO 格式的标注数据，并编写data.yaml配置文件。

典型的data.yaml内容如下：

train: /root/workspace/datasets/mydata/images/train val: /root/workspace/datasets/mydata/images/val nc: 80 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]

其中：

• train和val分别指向训练集和验证集的图像路径；
• nc是类别数量；
• names是类别名称列表。

接下来创建train.py脚本：

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 从 YAML 构建新模型 model = YOLO(model='/root/workspace/ultralytics-8.4.2/ultralytics/cfg/models/26/yolo26.yaml') # 加载轻量级预训练权重（可选） model.load('yolo26n.pt') # 开始训练 model.train( data='data.yaml', imgsz=640, epochs=200, batch=16, # Jetson Nano 建议不超过 32 workers=4, # 减少线程数防止内存溢出 device='0', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False )

关键参数建议：

• batch size：根据显存调整，Nano 推荐设置为8~16；
• workers：数据加载线程数，过高会导致 CPU 占用飙升，建议设为4；
• imgsz：输入尺寸，640 是平衡精度与速度的常用值；
• close_mosaic：前若干 epoch 关闭 Mosaic 数据增强，有助于小数据集收敛；
• cache：边缘设备内存紧张，不建议开启缓存。

启动训练：

python train.py

训练过程中，日志会实时输出 loss、mAP 等指标。最终模型权重将保存在runs/train/exp/weights/best.pt，可用于后续部署。

2.4 下载训练结果

训练结束后，可通过 Xftp 或其他 SFTP 客户端将模型文件下载到本地设备。

操作方式非常直观：

• 在右侧远程面板找到runs/train/exp文件夹；
• 将其拖拽至左侧本地目录即可开始传输；
• 若为单个文件（如best.pt），双击即可下载。

建议先压缩文件夹再传输，例如使用命令：

tar -czf exp.tar.gz runs/train/exp

可大幅减少传输时间，尤其适用于网络带宽有限的场景。

3. 已包含权重文件

为了避免用户自行下载耗时的大模型权重，镜像中已预置以下常用.pt文件，位于项目根目录：

• yolo26n.pt
• yolo26s.pt
• yolo26n-pose.pt

这些模型覆盖了常规检测与人体姿态估计任务，开箱即用，节省大量等待时间。你只需在代码中直接引用路径即可加载。

如果你有更高精度需求，也可以手动上传更大的模型（如yolo26l.pt），但请注意 Nano 的存储和内存限制。

4. 常见问题与解决方案

在实际使用过程中，可能会遇到一些典型问题。以下是我们在 Jetson Nano 上实测总结的高频问题及应对策略。

4.1 环境未激活导致模块缺失

现象：运行脚本时报错ModuleNotFoundError: No module named 'ultralytics'

原因：未正确激活yolo环境。

解决方法：

conda activate yolo

注意：镜像默认进入的是torch25环境，请务必切换！

4.2 显存不足导致训练中断

现象：训练初期报错CUDA out of memory

原因：Batch Size 过大或 Workers 数过多。

解决方案：

• 将batch参数降低至8或16
• 设置workers=4或更低
• 使用更小的模型（如yolo26n）

4.3 输入源无法读取

现象：source=0时提示无法打开摄像头

检查项：

• 摄像头是否物理连接正常
• 是否有其他程序占用摄像头（如fswebcam）
• 权限是否允许访问/dev/video0

临时测试可用命令：

ls /dev/video*

确认设备存在。

4.4 推理结果未保存

现象：设置了save=True但未生成图片

排查方向：

• 检查输出路径是否有写权限
• 确认source图片路径正确
• 查看终端是否有警告信息（如格式不支持）

建议添加异常捕获逻辑以便调试：

try: results = model.predict(source='test.jpg', save=True) except Exception as e: print(f"推理失败: {e}")

5. 总结

通过本次实践，我们成功在 Jetson Nano 上完成了 YOLO26 模型的推理与训练部署。得益于预构建镜像的强大支持，整个过程无需手动安装任何依赖，极大提升了开发效率。

回顾关键步骤：

1. 激活yolo环境，确保依赖可用；
2. 复制代码到工作区，便于修改与管理；
3. 使用detect.py快速验证推理能力；
4. 编写data.yaml和train.py实现定制化训练；
5. 利用 SFTP 工具下载模型用于本地部署。

这套方案不仅适用于 YOLO26，也为未来在边缘设备上部署其他 AI 模型提供了可复用的模板。无论是智能安防、工业质检还是机器人视觉，都可以基于此流程快速落地。

更重要的是，这种“镜像化”的部署思路，正在成为边缘 AI 开发的新范式——把复杂的环境问题留在云端解决，让用户专注于业务逻辑本身。

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