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...
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。
2. 运行实时检测 在YOLOv5项目目录下,使用以下命令运行实时检测脚本: python detect.py --weights best.pt --source 0 --source 0指定使用摄像头作为输入源。检测结果将实时显示在屏幕上,并保存到runs/detect/exp目录中。 四、总结 通过以上步骤,我们成功地在性能更强的计算机上训练了YOLOv5模型,并将训练好的模...
一、下载YOLO权重文件 https://github.com/ultralytics/ultralytics?tab=readme-ov-file 拉到网页最下面,选择适合的模型,下载到本地 二、环境配置 安装以下两个库 1 2 pip install ultralytics pip install opencv-python 代码1 纯pytorch运行 1
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。
如图,我将YOLOv5文件夹移动到树莓派的Downloads文件夹下。 2.下面进行树莓派端深度学习环境的配置。 (1)先进入YOLOv5文件夹所在区域 cd /home/pi/Downloads/yolov5 (2)用pip安装配置 requirements.txt所需要文件 pip3 install -r requirements.txt
在树莓派上安装YOLOv5需要遵循一系列步骤,包括准备树莓派系统环境、安装Python和pip、安装YOLOv5依赖库、下载YOLOv5代码,以及配置并运行YOLOv5。以下是详细的步骤说明: 1. 准备树莓派系统环境 确保你的树莓派已经安装了合适的操作系统,如Raspbian或Ubuntu MATE。如果是新购买的树莓派,通常需要先进行基本的系统设置,如更...
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。
目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义。YOLOv5(You Only Look One-level)是目标检测算法中的一种代表性方法,以其高效性和准确性...
wget https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases/download/v1.0/yolov10x.pt 1. 2. 3. 基本使用 当模型加载后,我们可以使用Python。要获得结果,我们只需要几行代码: 复制 from ultralyticsimportYOLOmodel=YOLO("yolov10m.pt")results=model.predict("image.jpg",save=False,save_txt=False,verbose=Fals...