cd Paddle-Lite && git checkout release/v2.6 # 删除此目录,编译脚本会自动从国内CDN下载第三方库文件 rm -rf third-party 1. 2. 3. 4. 5. 6. 编译 树莓派4B官方的操作系统是32位,armv7hf架构。 cd Paddle-Lite ./lite/tools/build_linux.sh --arch=armv7hf --with_python=ON -...
sudo apt-get install patchelf 1. 4.编译Paddle-Lite的python Whl包 # 1. 下载Paddle-Lite源码 并切换到release分支,这里从gitee上下载,节约时间 git clone https://gitee.com/paddlepaddle/paddle-lite cd paddle-lite && git checkout release/v2.6 # 删除此目录,编译脚本会自动从国内CDN下载第三方库文件 rm...
1. 下载Paddle-Lite 源码(当前最新版本为V2.10)注意:如果你的Terminal当前目录还在 cmake目录下请退到根目录再进行下面的命令,最简单的办法就是关掉再重新打开一下,这样可以避免下载完找不到目录的错误! 注意:如果不在GitHub下载,在git checkout release/v2.10 切换分支的时候要注意下载下来的文件名称大小写 git cl...
下面就在树莓派上开始吧,全部按照paddle-lite-demo里的方式就能看到狗,自行车,车被识别出来了,这个默认的模型是在pascalvoc上的ssdmobilenet。 运行时按照下面的格式: ./object_detection_demo model_dir label_dir input_file output_file 如果调用摄像头,则可以省略后面两个参数 这里有一个坑,如果认真看了paddlede...
不像在windows上,我们可以直接使用pip安装Paddlelite,在树莓派4b上我们只能通过源码编译的方式安装Paddlelite。下面我就简单的介绍一下我编译安装的整个过程,这里我采用的是本地编译的方式,也可以采用交叉编译的方式,这在上面的文档中都有说明。但是需要注意的是交叉编译目前不能设置--with_python=ON,也即安装完成之后...
不像在windows上,我们可以直接使用pip安装Paddlelite,在树莓派4b上我们只能通过源码编译的方式安装Paddlelite。下面我就简单的介绍一下我编译安装的整个过程,这里我采用的是本地编译的方式,也可以采用交叉编译的方式,这在上面的文档中都有说明。但是需要注意的是交叉编译目前不能设置--with_python=ON,也即安装完成之后...
环境:1.树莓派4B,2.python==3.7.3, 在使用paddle_lite_opt命令导出模型时,报错Getting 'tensor_desc' is not supported by the type of var %s._generated_var_3已放弃 [I 3/31 8: 7:10.501 .../pi/Paddle-Lite/lite/core/device_info.cc:1064 Setup] ARM multiprocessors name: MODEL NAME : ARM...
可以应用在学校、公司等等,节约了人力,也能督促人们出门一定要带好口罩。正好手里有个树莓派4B,可以搭建一个简易版本的口罩识别系统,下面将我的实验过程一步步与大家分享。 口罩模型介绍 PyramidBox-Lite是基于2018年百度发表于计算机视觉顶级会议ECCV 2018的论文PyramidBox而研发的轻量级模型,模型基于主干网络FaceBoxes,...
注意,这个地方我放的源码是在树莓派上可以正常运行的,强烈建议大家提前去看一下Paddle Lite的文档,很详细 代码编写 在实际运行的过程中发现,逻辑判断只需要判断杯子就可以,因为杯子放在桌子上,摄像头根本看不到,平时拿起杯子就是喝水的,所以逻辑判断写的很简单。 In [ ] # 构建检测器 # 引入必要的库 from padd...
安装脚本命令:./lite/tools/build_linux.sh --arch=armv7hf --with_python=ON --with_cv=ON full_publish 推理代码: # -*- coding:utf-8 -*- from paddlelite.lite import * import numpy as np import cv2 def load_image(path): #读入图片 img = cv2.imread(path) #调整尺寸到100*100 img =...