树莓派4B YOLOv5
时间: 2025-02-17 13:15:06 浏览: 65
### 如何在树莓派4B上安装和配置YOLOv5
#### 准备工作
确保树莓派已连接互联网,并且操作系统是最新的官方版本。由于树莓派最新的官方系统已经预装Python 3.9,这简化了YOLOv5的安装过程。
#### 下载YOLOv5源码
为了获取YOLOv5的相关文件,在终端输入命令来克隆指定版本的仓库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git -b v6.0 ~/yolov5
cd ~/yolov5
```
此操作将下载YOLOv5-6.0版本到用户的主目录下[^2]。
#### 安装依赖库
进入`~/yolov5`目录后,通过pip工具安装所需的Python包:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
期间可能会遇到关于路径(PATH)的警告信息;这些警告通常不会影响程序的功能实现,不过如果希望消除这类消息,则可以适当调整环境变量设置。对于某些情况下可能出现的NumPy缺失问题,建议手动安装特定版本的NumPy以解决兼容性问题:
```bash
pip install numpy==1.23
```
#### 转换模型格式
为了让YOLOv5能够在资源有限的设备如树莓派上更高效地运行,可以选择将`.pt`格式的权重文件转换为ONNX格式。具体做法如下:
先确认`yolov5n.pt`位于项目根目录内,接着利用脚本将其转化为`yolov5.onnx`:
```python
import torch
from models.experimental import attempt_load
device = 'cpu'
model = attempt_load('yolov5n.pt', map_location=device) # 加载.pth模型
torch.onnx.export(model, model(torch.zeros(1, 3, 640, 640).to(device)), "yolov5.onnx", opset_version=11)
```
这段代码实现了从PyTorch模型向ONNX模型的转变,并保存在同一目录下的新文件中[^1]。
#### 验证安装成果
最后一步是验证整个流程是否成功。尝试执行检测命令测试摄像头输入(`--source 0`)以及本地存储的权重文件:
```bash
python detect.py --weights yolov5n.pt --source 0
```
上述指令会调用摄像头作为视频流来源并应用预先训练好的Nano规模网络进行目标识别。注意这里假设使用的是CPU来进行推理运算,因此速度可能较慢约2帧每秒[^3]。
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