mobilenet-ssd 树莓派5

### 如何在树莓派5上运行或部署MobileNet-SSD模型 #### 准备工作 确保树莓派5已安装操作系统并完成基本配置。对于硬件加速，建议使用Intel Movidius神经计算棒（NCS2），这可以显著提升推理速度。 #### 安装依赖库 首先更新包列表并安装必要的软件包： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip libhdf5-dev libcblas-dev libatlas-base-dev libjasper-dev libqtgui4 libqt4-test protobuf-compiler -y pip3 install numpy opencv-python matplotlib h5py scipy Pillow cython tensorflow==1.15 onnx ``` #### 获取预训练模型文件 下载官方提供的Caffe版本的MobileNet-SSD模型及其配置文件[^1]： ```bash cd ~ mkdir models && cd models wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.tar.gz tar zxvf ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.tar.gz rm *.tar.gz mv ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28/frozen_inference_graph.pb ./frozen_inference_graph.pb ``` 如果打算使用OpenVINO工具套件配合Movidius NCS2，则需额外准备相应的环境设置脚本以及转换后的IR格式模型文件[^2]。 #### 编写Python测试代码 创建一个简单的Python脚本来加载模型并对图片执行推断操作： ```python import cv2 import numpy as np # 加载预训练的MobileNet-SSD模型 net = cv2.dnn.readNetFromTensorflow('models/frozen_inference_graph.pb', 'path/to/deploy.prototxt') def detect_objects(image_path): image = cv2.imread(image_path) (height, width) = image.shape[:2] blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(image, (300, 300)), scalefactor=0.007843, size=(300, 300), mean=127.5) net.setInput(blob) detections = net.forward() for i in range(detections.shape[2]): confidence = detections[0, 0, i, 2] if confidence > 0.2: idx = int(detections[0, 0, i, 1]) box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([width, height, width, height]) (startX, startY, endX, endY) = box.astype("int") label = f"{CLASSES[idx]}: {confidence*100:.2f}%" cv2.rectangle(image, (startX, startY), (endX, endY), COLORS[idx], 2) y = startY - 15 if startY - 15 > 15 else startY + 15 cv2.putText(image, label, (startX, y), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, COLORS[idx], 2) return image if __name__ == '__main__': CLASSES = ["background", "aeroplane", "bicycle", ... ] # 需要填充完整的类别名称 COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(CLASSES), 3)) result_image = detect_objects('test.jpg') cv2.imshow("Output", result_image) cv2.waitKey(0) ``` 此段代码展示了如何读取一张本地存储的照片，并调用`cv2.dnn.Net`对象来进行目标检测。注意这里假设已经定义好了分类标签数组`CLASSES`和颜色表`COLORS`用于可视化输出结果。 #### 使用TVM优化性能 考虑到资源受限平台上的效率问题，还可以考虑借助Apache TVM框架将原始模型转为更高效的中间表示形式再编译为目标机器码，在某些情况下能够获得更好的性能表现[^3]。