简介: YOLOv5-Lite 树莓派实时 | 更少的参数、更高的精度、更快的检测速度(C++部署分享)(二) 4Tengine部署YOLOv5-Lite 依照顺序调用Tengine核心API如下: 1. init_tengine 初始化Tengine,该函数在程序中只要调用一次即可。 2. create_graph 创建Tengine计算图。 3. prerun
1.2 YOLOv5-Lite源码获取 从GitHub上克隆YOLOv5-Lite的源码到树莓派上。 git clone https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite.gitcd YOLOv5-Litepip3 install -r requirements.txt 二、数据集准备 YOLOv5-Lite需要的数据集格式为YOLO格式,包含图片和对应的标签文件(.txt)。每个标签文件包含目标框的类别、中心点坐...
1YOLOv5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组...
整个过程分为四大步: 本质来看,其实就是: (1)训练自己的模型(.pt/.tf_lite/.weights…) (2)使用openvino转换成IR中间模型 (3)在树莓派上下载openvino,使用IR模型执行推断 即,模型的训练和转换都是在本地进行,树莓派上只使用转换后的IR模型执行推断。 3.具体过程 3.1 训练自己的yolov5模型 这一步的目的是...
在4B上部署成功过yolov5s，但是效果不是很好，检测一直图片大概要10～20s左右，可能lite会快一点，部署...
在4B上部署成功过yolov5s，但是效果不是很好，检测一直图片大概要10～20s左右，可能lite会快一点，部署...
本课程是由微智启软件工作室在树莓派5B开发板上,安装部署yolov5-lite和yolov5-7.0(ultralytics版)目标检测项目并运行测试的课程。学习完课程后,你将学会如何安装树莓派系统,连接桌面系统、文件传输、汉化、更改下载源等,知道如何部署yolo神经网络项目。课件中所讲解的工具和系统镜像等,都存放在课件资料里,可以通过百...
2.3万 1 34:58 App 树莓派 onnx yolov5-lite 摄像头实时识别物体 浏览方式(推荐使用) 哔哩哔哩 你感兴趣的视频都在B站 打开信息网络传播视听节目许可证:0910417 网络文化经营许可证 沪网文【2019】3804-274号 广播电视节目制作经营许可证:(沪)字第01248号 增值电信业务经营许可证 沪B2-20100043 备案号:沪ICP...
本课程是由微智启软件工作室在树莓派5B开发板上,安装部署yolov5-lite和yolov5-7.0(ultralytics版)yolov8目标检测项目并运行测试的课程,并转为onnx运行推理加速测试图片、视频、摄像头。 学习完课程后,你将学会如何安装树莓派系统,连接桌面系统、文件传输、汉化、更改下载源等,知道如何部署yolo神经网络项目。课件中所...
1YOLOv5-Lite 1、Backbone与Head YOLOv5-Lite的网络结构的Backbone主要使用的是含Shuffle channel的Shuffle block组成; 检测Head 依旧用的是 YOLOv5 head,但用的是其简化版的 YOLOv5 head Shuffle block示意图如下: YOLOv5 backbone:在原先U版的 YOLOv5 Backbone中,作者在特征提取的上层结构中采用了4次slice操作组...