识别效率和精度都非常给力! 把我自己喂给yolov5测试模型能力。 完美。
作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬 本文使用香橙派AIpro开发板,实现Yolov5的框架部署,并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深...
访问即可和大模型对话 ⭐2.2yolov5图片物体检测 YOLOv5是一种高效的目标检测算法,具有快速、准确、轻量级的特点。 yolov5项目地址:https://github.com/ultralytics/yolov5拉取开源项目并安装依赖 脚本运行的数据:(运行大约4.7ms,两张图片) Fusing layers… YOLOv5s summary: 213 layers, 7225885 parameters, 0 ...
本文使用香橙派AIpro开发板,实现Yolov5的框架部署,并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它...
5. 官方目标检测yolov5测试 登录Linux系统桌面,然后打开终端,再切换到保存AI应用样例的目录下,然后执行start_notebook.sh脚本启动Jupyter Lab。 cdcdsamples/notebooks./start_notebook.sh复制 然后我们选择yolov5的项目,用我们自己的图像进行测试。 infer_mode ='image'ifinfer_mode =='image': ...
虽然YOLO 已经推出了 v8 版本,但是为了安装部署更快捷一些我这里选择 v5 版本,你要是想折腾也可以自行选择。 YOLO 的 github 仓库地址: 代码语言:bash 复制 https://github.com/ultralytics/yolov5 这个工程要求Python版本 >= 3.8.0,所以开始之前,我们检查一下板子系统自带的 python 版本是多少 ...
您可以确认下yolov8的输出和您当前的nms后处理代码逻辑是否匹配.yolov8输出通常是(1,84,8400),8400代表8400个框,84代表框的位置表示x,y,w,h四个值+ 80个类别的置信度.这和之前yolo系列(例如yolov5,yolov7等)的输出是有区别的 2楼回复于2024-11-07 22:06:51 xerdan 帖子 0 回复 1 谢谢回复!我用...
【玩转香橙派Orange Pi】带你在香橙派Alpro中玩下本地跑的yolov5目标检测 #香橙派aipro 00:00 / 07:43 连播 清屏 智能 倍速 点赞3 AD钙奶小爷4年前智能家居Homeassistant系列之设备的接入方法 00:00 / 09:43 连播 清屏 智能 倍速 点赞169 IT168企业级8月前【玩转香橙派Orange Pi】使用香橙派AIpro进行...
在运行目标检测YOLOv5s例程时,通过监测发现芯片温度稳定在57°左右,正常待机时在52°左右,在风扇加持下温度没有明显上升;AI Core占用率不超过30%,内存占用率稳定在37%,可见YOLOv5轻量的网络在OrangePi AIpro运行还是挺流畅,适合在边缘设备部署,进行实时目标检测。
而且部署的体验非常丝滑,跟着用户手册上的操作基本不会出错,在体验的过程中,开发板在AI推理方面表现出色,能够处理复杂的神经网络模型,例如YOLOv5的目标检测,其处理速度达到约1.66 FPS,展现出良好的实时性。而且由于配备了8GB或16GB的LPDDR4X内存,开发板能够有效地同时运行多个应用和服务。