树莓派部署yolov8实例分割

### 部署 YOLOv8 实现实例分割的教程 #### 环境准备 为了在树莓派上部署 YOLOv8 并实现实例分割，首先需要确保树莓派具备足够的计算能力以及必要的软件环境。推荐使用树莓派 4B 或更高型号，因为它具有更强的性能[^1]。 安装 Python 和依赖项： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip python3-venv libgl1-mesa-glx -y ``` 创建虚拟环境并激活它： ```bash python3 -m venv yolo_env source yolo_env/bin/activate ``` 安装 `ultralytics` 库以及其他必要工具： ```bash pip install ultralytics roboflow opencv-python-headless numpy ``` #### 下载和配置模型 YOLOv8 支持多种实例分割模型配置文件，例如 `yolov8n-seg.yaml`, `yolov8s-seg.yaml` 等。对于资源有限的设备（如树莓派），建议选择较小的模型以减少内存占用和提高推理速度[^2]。 下载预训练权重文件： ```bash mkdir models cd models wget https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/yolov8n-seg.pt ``` 加载模型时可以指定路径： ```python from ultralytics import YOLO model_path = "../models/yolov8n-seg.pt" model = YOLO(model_path) ``` #### 数据集准备 如果计划重新训练模型，则需准备好数据集，并按照 COCO 格式标注。可以通过 Roboflow 工具简化这一过程[^3]。 #### 模型转换为 ONNX 由于树莓派硬件限制较大，通常会考虑将 PyTorch 模型转成更高效的格式，比如 ONNX 或 TensorRT。以下是将模型导出为 ONNX 文件的方法： 编辑脚本 `pytorch2onnx.py` 中的内容如下所示： ```python import torch from ultralytics import YOLO def main(): model = YOLO("../models/yolov8n-seg.pt") input_shape = (1, 3, 640, 640) # 输入张量形状 dummy_input = torch.randn(input_shape) output_onnx_file = "./yolov8n-seg.onnx" torch.onnx.export( model.model, dummy_input, output_onnx_file, export_params=True, do_constant_folding=True, verbose=False, input_names=['images'], output_names=['output'] ) if __name__ == "__main__": main() ``` 运行该脚本来完成转换操作： ```bash python pytorch2onnx.py ``` #### 使用 TensorRT 加速推理 TensorRT 是 NVIDIA 提供的一种高性能深度学习推理库，在 ARM 设备上的表现同样出色。构建项目前先确认已正确设置 CUDA 及 cuDNN 版本兼容性[^3]。 克隆官方存储库并编译源代码： ```bash git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT.git cd TensorRT/samples/sampleOnnxMNIST/ mkdir build && cd build cmake .. make -j$(nproc) ``` 调用生成好的二进制文件来验证效果： ```bash ./detect_object_image --model ./yolov8n-seg.onnx --input /path/to/input/image.jpg ``` 或者针对视频流场景启用实时检测功能： ```bash ./detect_object_video --model ./yolov8n-seg.onnx --input 0 ``` --- ### 注意事项 首次启动某些脚本可能会花费较长时间初始化引擎缓存，请耐心等待直至完成[^3]。 ---