为NVIDIA Jetson选择合适的YOLO推理策略：实用比较
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内容提要
在NVIDIA Jetson设备上部署YOLOv8实时目标检测有多种方法。文章强调了“家庭主妇盒子”理念，推荐使用TensorRT-YOLO工具包，因其简单易用且适合多摄像头实时推理，满足非技术用户需求。
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关键要点
- 在NVIDIA Jetson设备上部署YOLOv8实时目标检测有多种方法。
- 文章强调了“家庭主妇盒子”理念，旨在提供简单易用的解决方案。
- Ultralytics YOLO方法速度较慢，但易于使用，适合非技术用户。
- NVIDIA DeepStream是官方视频分析SDK，速度快但复杂，适合需要硬件优化的用户。
- 自定义TensorRT推理需要手动导出模型，复杂度高，但可以实现优化。
- TensorRT-YOLO工具包提供简单的Python接口，适合多摄像头实时推理，满足非技术用户需求。
- 对于家庭主妇盒子，TensorRT-YOLO是最佳选择，提供实时推理和硬件加速。
- 推荐的混合工作流程是：训练使用Ultralytics YOLO，开发使用Ultralytics YOLO，生产使用TensorRT-YOLO。
- 没有一种适合所有人的解决方案，但TensorRT-YOLO在速度、简单性和兼容性之间取得了理想平衡。
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