香橙派yolov5
时间: 2025-05-01 09:34:07 浏览: 35
### 部署YOLOv5至香橙派(Orange Pi)
#### 准备工作
为了在香橙派设备上成功运行 YOLOv5 模型,需完成硬件和软件两方面的准备工作。香橙派系列设备支持多种操作系统,通常推荐使用 Ubuntu 或 Debian 系统作为开发环境的基础[^1]。
#### 软件环境搭建
1. **安装基础系统**
在香橙派上安装适合的操作系统,例如 Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本。可以通过官方文档获取具体安装指南。
2. **设置 Python 和依赖库**
安装最新版的 Python(建议 3.8 及以上),以及必要的依赖项如 `torch` 和 `opencv-python`。以下是安装命令:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip python3-dev libgl1-mesa-glx -y
pip3 install torch torchvision opencv-python numpy
```
3. **克隆 YOLOv5 仓库**
下载官方 YOLOv5 GitHub 项目源码,并切换到所需的分支或标签。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt
```
#### 模型转换与优化
由于香橙派性能有限,在直接运行 PyTorch 版本的 YOLOv5 模型时可能会遇到资源不足的情况。因此,可以考虑将模型转换为 RKNN 格式以提高推理效率[^3]。
1. **准备工具链**
安装 Rockchip 提供的 RKNN 工具包用于模型转换。
```bash
pip3 install rknn-toolkit==1.7.0
```
2. **执行模型转换脚本**
使用以下代码片段定义转换逻辑并将 `.pt` 文件转为 `.rknn` 文件。
```python
from rknn.api import RKNN
# 初始化 RKNN 对象
rknn = RKNN()
# 加载预训练权重
print('--> Loading model')
ret = rknn.load_pytorch(model='yolov5s.pt', input_size_list=[[3, 640, 640]])
if ret != 0:
raise Exception('Load PyTorch model failed!')
# 构建模型
print('--> Building model')
ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset='./dataset.txt')
if ret != 0:
raise Exception('Build RKNN model failed!')
# 导出模型
print('--> Exporting RKNN model')
ret = rknn.export_rknn('./yolov5.rknn')
if ret != 0:
raise Exception('Export RKNN model failed!')
```
3. **传输文件至香橙派**
将生成好的 `.rknn` 文件复制到香橙派的目标目录下。
#### 运行测试
最后,在香橙派终端中调用 RKNN 推理接口加载模型并对图片进行预测处理。
```python
from rknn.api import RKNN
# 实例化对象
rknn = RKNN()
ret = rknn.load_rknn(path='yolov5.rknn')
if ret == 0:
img = cv2.imread('test.jpg') # 替换为目标图像路径
outputs = rknn.inference(inputs=[img])
else:
print('Failed to load RKNN model.')
```
通过上述流程即可顺利完成 YOLOv5 的部署任务[^4]。
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