この記事でのファイル名ルール（混乱防止）

この記事では モデル名を最後まで best.pt で統一します。

• PCで学習してできたファイル：best.pt
• Jetsonへコピーした先：~/yolo_docker/models/best.pt
• JetsonでTensorRT化してできるファイル：best.engine
• リネーム後：best_640_fp16.engine

「名前を付け替えたい」場合は、最後にまとめてやるのがおすすめです。まずは best.pt 固定で進めると迷いません。

手順1：PCで作った best.pt をJetsonへコピー

Jetson（ホスト側）でフォルダを作る：

mkdir -p ~/yolo_docker/models

WinSCPなどで、PCの runs/detect/xxx/weights/best.pt をjetson側の以下にコピー：

• ~/yolo_docker/models/best.pt

手順2：JetsonでDocker起動

Jetson（ホスト側）：

DISPLAY=:0 xhost +SI:localuser:root

Docker起動（例）：

sudo docker run --rm -it --name yolo12_gui \
  --runtime nvidia --net=host --privileged --device=/dev/video0 \
  -e DISPLAY=:0 \
  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw \
  -v $HOME/yolo_docker:/workspace -w /workspace \
  yolo12-gui-jp4 bash

手順3：Docker内で best.pt が見えるか確認

ここ、あなたの指摘どおり **ls -lh だとサイズ情報が目立って「ファイル名が見えにくい」**ので、初心者向けには次の形が分かりやすいです。

✅ ファイル名が見えやすい確認コマンド

ls -la /workspace/models

「一覧でファイル名が必ず見える」ので迷いません。

さらに「サイズも見たい」なら：

ls -lah /workspace/models

best.pt が表示されていればOKです。

手順4：JetsonでTensorRT化（engine作成）

TensorRT化（エンジン作成）はこれです：

yolo export model=/workspace/models/best.pt format=engine imgsz=640 half=True device=0

ここでのポイント

• format=engine：TensorRTのエンジン（.engine）を作る
• imgsz=640：エンジンが想定する入力サイズ（推論時も基本これに合わせる）
• half=True：**FP16（半精度）**で最適化する設定（速度が出やすい）

手順5：できた .engine を分かりやすい名前に変更（任意だけどおすすめ）

5-1) まず生成物を確認

ls -la /workspace/models

ここに best.engine（もしくは近い名前）ができていればOKです。

5-2) リネーム（fp16の意味を先に説明）

ここで出てくる fp16 は、さっきの half=True の意味です。

• FP32：通常の精度（重め）
• FP16：半分の精度で計算（軽い・速いことが多い）
  → Jetsonでは 速度優先でFP16を使うのが定番です

だから、リネームで fp16 と書いておくと、
「このengineはFP16で作ったやつだ」と後で見返したときに分かります。

例：best.engine を best_640_fp16.engine に変更

mv -f /workspace/models/best.engine /workspace/models/best_640_fp16.engine

もし best.engine という名前じゃなかったら、ls -la の結果に出ている「実際の.engine名」を使ってください。

手順6：engineで推論して確認（表示は同じ）

例：yolo_live.py を使う場合（指定記事と同じ考え方で「MODELだけ差し替え」）：

MODEL=/workspace/models/best_640_fp16.engine IMGSZ=640 python3 yolo_live.py

推論で見るポイント（最低限）

• 速くなったか（FPS/体感）
• 検出がおかしくなってないか
• IMGSZがengine作成時と同じか（ここ超大事）

まとめ（修正版）

fp16 は half=True のこと（FP16最適化で速くなりやすいので、名前に入れると管理が楽）

ファイル名は 最後まで best.pt で統一（混乱しない）

ファイル確認は ls -la（ファイル名が見やすい）

ここまで出来てれば自前のデータでモデルを作ってjetsonでTensorRT化して使える手順を確立できます。

ぜひ試してみてください。