2.如果你想在直接在树莓派上安装pytorch然后和电脑上一样运行.pt模型的话,我建议你不要走这条路了,因为我已经走过了:用最简单的yolov5s.pt模型跑帧率大概0.3fps,这还是单线程情况下的,多线程就别提了,根本不可能满足实时推断。树莓派4B的计算资源还是太弱了,所以才要用NCS2加速推理,加速后能到3fps,勉强能用。
项目主要是Yolov5进行目标检测,之后用树莓派作为上位机,将模型移植树莓派进行识别,控制下位机的运转。 过程中遇到数不尽的问题,有硬件上的,有软件上的,常常一个问题就是一天,这个过程是痛苦的,但好在结果是满意的。在检测的时候还发现Yolov5模型的识别速度确实有点慢,笔记...
不同的YOLO模型可用,我们可以从GitHub下载它们。我将使用YOLO v10 Large (x)、Medium (m)和Nano (n)模型: 复制 wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10n.pt wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10m.pt wget https://github.com/T...
3.报错的时候可以去网上找一下资料,试过了都不可以,那很大程度上就是环境的问题了 4.yolov5在树莓派上运行掉帧十分的严重,可能lite会好一点点,根据自己的项目实际情况需求来吧 5.透过现象看本质,时刻提醒自己的目标是什么,可能我没有必要一定用树莓派上跑yolov5,但心有不甘,记住自己的最终目标是什么就好 6....
四、YOLOv5镜像分享及运行教程: 一、前言 1、之前一直打算在树莓派上跑目标检测,但自己弄环境总是出现问题,一直没弄成功。 前几天看到一位大佬做成了一个用于深度学习的镜像,里面已经装好了关于深度学习的环境配置了。我安装好后很快就搭建好YOLOv5,并且运行成功。只是帧率很慢,三秒多一帧,不过有其他的方法可以让...
摘要:本文主要是根据亚马逊推出的DeepLens原理,通过树莓派以及检测网络模型YOLO搭建一个用于检测鸟儿的智能摄像头,操作起来简单方便,可实践性强。感兴趣的读者可以按照步骤一步步搭建属于自己的一款智能摄像头吧! 亚马逊最近推出深度学习摄像头DeepLens,这是一个智能摄像头,能够利用机器学习来检测物体、面孔以及一些活动场景,...
PyCharm打开yolov5项目新建项目,项目路径(Location)为GitHub上下载的yolov5项目路径。 修改虚拟环境新建好项目之后,我们打开设置。 找到Python Interpreter,修改为我们在Anaconda自行创建的yolov5的虚拟环境。 如果下拉框里没有,我们就在Add Interpreter里新增。
树莓派搭建opencv和c++环境请看我的其他博客 首先我们需要得到训练模型的权重文件(.pt后缀)转换为onnx格式 yolo5自带这个功能,在export.py中的parse_opt函数里 arse_opt里我们需要修改data,weights,imgsz和--include,其中data要和你的weights对应data对应你的训练数据(当然这里不训练,只是拿到每个分类对应的序列号),...
PyCharm打开yolov5项目新建项目,项目路径(Location)为GitHub上下载的yolov5项目路径。 修改虚拟环境新建好项目之后,我们打开设置。 找到Python Interpreter,修改为我们在Anaconda自行创建的yolov5的虚拟环境。 如果下拉框里没有,我们就在Add Interpreter里新增。
上一篇我们在树莓派上安装了OpenVINO的环境,并跑了几个官方demo,作为关键点的模型转换工作,以各个版本的yolo实现为例,在这篇做一下实现。 目标检测是人工智能应用比较成熟的领域,不仅要能够识别出图片的目标,还要定位其位置,在自动驾驶方面会是一个基础的场景。一般分为两大类别,一类是two-stage的,基于R-CNN,Fast...