bash pip3 install opencv-python-headless numpy 3. 下载并配置YOLO-Lite模型 YOLO-Lite模型通常包括权重文件和配置文件。你需要从可靠的来源下载这些文件,并将它们放置在树莓派的某个目录下。 例如,假设你已经下载了yolov3-lite.weights和yolov3-lite.cfg,可以将它们放置在/home/pi/yolo-lite/目录下。 4. 编...
导读 通过改进YOLOv5,本文中YOLOv5-Lite最终实现高精度CPU、树莓派实时监测。 1 YOLOv5-Lite 1.1 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:...
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...
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_graph 预运行,准备计算图推理所需资源...
后面优化方向有两个,一个是优化模型,采用yolo-lite模型,一个是优化方法采用opencv模板匹配的方式去识别,不涉及深度学习速度应该会快很多。 当然这是后话,人工智能还有很多地方我都没有学习,甚至都没有听过,现在还只是一个小白,继续加油吧! 版权声明:本文为CSDN博主「爱睡...
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...
python -m onnxsim weights/yolov5-lite.onnx weights/yolov5-lite-sim.onnx 二、配置ncnn环境并生成param和bin 1 2 ~/data/packages/ncnn/build/tools/onnx/onnx2ncnn ./yolov5-lite-sim.onnx yolov5-lite.param yolov5-lite.bin ~/data/packages/ncnn/build/tools/ncnnoptimize yolov5-lite.param ...
YOLOv4/v5预训练模型:转换为TensorFlow Lite格式,便于在树莓派上部署。 二、环境搭建 安装Raspberry Pi OS:将系统镜像烧录至SD卡,并插入树莓派启动。 配置网络:确保树莓派能够连接到互联网,以便下载必要的软件包。 安装Python及依赖库: sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip pip3 install numpy ...
特别是最近优图开源了一个yolo-fastest版本,backbone为EfficientNet-lite 使得训练的模型权重才1.2M,yolo-fastest-xl 也才3.3M,非常的小巧。 这个MobileNet SSD 竟然在树莓派4 + 5个 NCS2 上跑到了 FPS 40以上,Amazing!!! 这篇主要介绍了 Tensorflow 和 Pytorch 两种主流框架的转换到 OpenVINO模型的方式。
6845 -- 2:27 App 树莓派-快速目标检测-yoloV5-lite视频演示 3081 2 12:14 App 树莓派-超声波测距 5181 2 20:30 App 树莓派:yolov5+mediapipe手势控制 1639 -- 26:48 App 树莓派-snowboy关键字检测 1349 1 16:10 App 高空坠物检测-2-目标检测 6242 21 42:15 App 树莓派-MPU6050-DMP-姿态...