3.4 tflite部署方式 使用tflite方式进行yolov10n的部署测试,模型为yolov10n_float16.tflite。测试结果如下,检测视频的速度约为2.7帧/s。命令如下: python VideoTest.py --model=yolov10n_saved_model/yolov8n_float16.tflite --source=1.mp4 --show=True 4. 模型检测速度对比 树莓派5上使用这pytorch、onnx...
在编写代码之前,让我们准备树莓派上的虚拟环境(这里,我使用“pi”作为树莓派用户的默认名称): 复制 mkdir/home/pi/Documents/YOLOcd/home/pi/Documents/YOLOpython3-m venv yolo source yolo/bin/activate 1. 2. 3. 4. 现在,我们准备安装所需的库: 复制 sudo apt install libgl1 pip3 install opencv-python...
使用ncnn方式进行yolov8n的部署测试,模型为yolov8n_ncnn_model,测试结果如下,检测视频的速度约为4-8.5帧/s,平均8帧/s左右。命令如下: python VideoTest.py --model=yolov8n_ncnn_model --source=1.mp4 --show=True 3.4 tflite部署方式 使用tflite方式进行yolov8n的部署测试,模型为yolov8n_float16.tflite。