怎么把YOLOv5模型部署到树莓派4b上
时间: 2025-06-27 13:07:44 浏览: 9
将YOLOv5模型部署到树莓派4B上是一个非常有趣的任务,可以让你充分利用边缘计算设备的能力。以下是详细的步骤:
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### **1. 准备工作**
#### 硬件需求:
- 树莓派4B(建议使用至少4GB RAM版本)
- 微型SD卡,并安装最新的Raspberry Pi OS系统
#### 软件环境准备:
- 安装Python 3.x 和 pip 工具
- 安装必要的依赖库(如PyTorch、CUDA等)
```bash
# 更新系统包管理器
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装基本工具链
sudo apt install python3-pip git build-essential libgl1-mesa-glx -y
# 升级pip并安装torch (适用于CPU)
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
**注意**: 如果你想利用GPU加速(例如通过Jetson Nano或其他支持CUDA的硬件),需要额外配置。
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### **2. 克隆YOLOv5仓库**
克隆官方GitHub项目到本地:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
然后按照文档说明调整运行平台兼容性设置.
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### **3. 下载预训练权重文件**
从[官网](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases)获取对应的.pt权重文件放置于`weights/`目录下(需自行创建).
例如下载默认的小规模模型 `yolov5s.pt`.
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### **4. 测试推理功能**
在终端中直接运行下面命令来进行图片检测测试:
```python
python detect.py --source example.jpg --weights weights/yolov5s.pt --img-size 640
```
其中替换example.jpg为你想识别的目标图像路径;此外还可以修改其他选项来自定义输入分辨率大小(img-size),以及选择是否保存结果视频等等。
如果一切正常的话,则会生成一张标注框后的效果图!
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### **优化性能技巧**
由于树莓派算力有限,这里提供一些提速建议:
- 使用更小尺寸网络架构比如nano/s版本;
- 尝试降低帧率或者缩小处理区域提高效率;
- 导出ONNX/TensorRT简化格式进一步提升速度;
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最后别忘了检查整个流程是否有错误提示信息哦~
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