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. 编写Pytho...
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: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...
运行训练命令后,YOLOv5-Lite将开始训练过程。训练完成后,你可以在runs/train/exp目录下找到训练好的权重文件。 四、模型转换与部署 4.1 模型转换 YOLOv5-Lite提供了将PyTorch模型转换为ONNX模型的脚本export.py。转换后的ONNX模型可进一步转换为NCNN模型,以便在树莓派上高效运行。借助百度智能云文心快码(Comate),你可...
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...
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...
一到四步这些模型转化生成都在服务器上操作即可,比较快,最后的param和bin发送到树莓派使用即可。 一、下载代码和模型并转onnx 1 2 3 4 5 6 #模型在百度云盘密码pogg,模型名字是v5lite-s.pt自行更正为yolov5-lite.pt https://pan.baidu.com/share/init?surl=j0n0K1kqfv1Ouwa2QSnzCQ ...
主要就是pytorch的问题，树莓派CPU架构好像是arm架构，而pytorch官方没有提供针对arm架构的版本，这个可以...
树莓派5上使用这pytorch、onnx、ncnn、tflite这4种方式进行yolov8n模型部署后,综合对比如下: 绘制装对比图: importmatplotlib.pyplotasplt# 数据models=["PyTorch","ONNX","NCNN","TFLite"]speeds=[2,3,8,2.5]# 创建柱状图plt.figure(figsize=(8,6))bars=plt.bar(models,speeds,color=['blue','green...
本设计使用了YOLOv5-Lite深度学习算法,通过对UA-DETRAC数据集的训练,得到了高效的目标检测模型。在树莓派4B硬件平台上进行前向推理,实现了对交 叉路口图像中车辆的准确识别。此外,本设计采用了SORT算法进行车流视频的目标追踪,并结合掩膜,实现了不同方向上的车流量检测。 通过实时检测和分析交通流量,系统设计了三...
PaddleLite树莓派从0到1:安全帽检测小车部署(一) 巡检告警机器人上线!PaddleLite安全帽检测小车部署(二) 序言 在前置项目中,介绍了基于PaddleX的安全帽检测模型训练与服务器端部署,但是在树莓派上的部署是通过PaddleDetection实现的,并且实现的是SSD检测模型。那么,如果要部署基于PaddleX训练的yolov3_mobilenetv3,应该...