1、 –input_model:这是你上一步转化得到的.onnx模型 2、–output_dir:转化后得到的IR模型存储的位置 3、–model_name:转化后得到模型的名字 4、–scale:这个参数一定一定要写,不然之后部署在树莓派上会出现在NCS2上推理和CPU上推理结果相差很多的现象。我就是在这里浪费了很多时间。 5、data_type:模型精
model=YOLO("yolo11n.pt") # Benchmark YOLO11n speed and accuracy on the COCO8 dataset for all all export formats results=model.benchmark(data="coco8.yaml", imgsz=640) 下载测试模型 https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolo11/#overview https://huggingface.co/Ultralytics/YOLO11/blob/36...
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,并将训练好的模型部署到树莓派4B上,利用树莓派的摄像头实现了实时动物目标检测。这一过程展示了从环境配置、数据准备、模型训练到模型部署和实时推理的完整流程。通过本文的介绍,相信读者能够掌握在树莓派上部署YOLOv5进行动物目标检测的完整流程。这一技术...
树莓派搭建opencv和c++环境请看我的其他博客 首先我们需要得到训练模型的权重文件(.pt后缀)转换为onnx格式 yolo5自带这个功能,在export.py中的parse_opt函数里 arse_opt里我们需要修改data,weights,imgsz和--include,其中data要和你的weights对应data对应你的训练数据(当然这里不训练,只是拿到每个分类对应的序列号),i...
YOLO对于嵌入式设备特别有趣,因为它几乎可以在任何地方运行;不仅有Python版本,还有C++(ONNX和OpenVINO)和Rust版本可用。一年前,我在树莓派4上测试了YOLO v8。现在,许多事情都发生了变化——新的树莓派5已经可用,而且更新的YOLO v10也已经发布。因此,我期望在新硬件上的新模型能够更快、更精确地工作。
B站同步视频教程:树莓派部署Ultralytics YOLO(5)系统镜像备份 1. 镜像烧录 Ubuntu 24.01树莓派镜像:下载地址 win32diskimager:镜像写入工具官网下载地址 SD Card Formatter:格式化工具官网下载地址 user:pi passwd:123456 查看设备型号文件:在终端中运行以下命令可以查看设备型号 ...
在树莓派上部署YOLO模型需要遵循一系列步骤,包括准备硬件环境、安装操作系统、安装依赖库和软件、下载并配置YOLO模型,以及在树莓派上部署并运行YOLO模型。以下是详细的步骤: 1. 准备树莓派硬件环境 确保你有一个树莓派设备,并准备好必要的配件,如SD卡、读卡器、电源适配器和HDMI线等。 2. 安装并配置树莓派操作系统...
简介:本文介绍了在树莓派4B上实现YOLOv5-Lite目标检测的完整流程,包括环境配置、数据集准备、模型训练、模型转换及部署。通过引入百度智能云文心快码(Comate),开发者可以更加高效地编写和调试代码,加速开发过程。YOLOv5-Lite作为轻量级模型,非常适合在资源受限的嵌入式设备上部署。
YOLOv5-Lite在树莓派上实时检测的原理是什么? C++部署YOLOv5-Lite有哪些关键步骤? YOLOv5-Lite如何实现更少参数的同时保持高精度? 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...
六、YOLO性能对比专栏【链接】,持续更新中~ 《---正文---》 1.引言 本文主要介绍在树莓派5上部署YOLOv10n模型的4种不同部署方式的检测速度对比。使用的是官方提供的yolo10n.pt模型,首先进行模型转换,然后进行视频检测速度测试,供小伙伴们参考。其他YOLO模型如:YOLOv5、v9、v8等都可以使用类似的方式进行部署...