树莓派5b如何训练自己的yolov5-lite模型

### 在树莓派 5B 上使用 YOLOv5-Lite 训练自定义模型 要在树莓派 5B 上训练自定义的 YOLOv5-Lite 模型，需要完成一系列准备工作和操作流程。以下是详细的说明： #### 环境准备 首先，在树莓派 5B 上设置开发环境至关重要。推荐的操作系统为 Ubuntu 或 Raspbian 的轻量级版本。 - 安装操作系统并更新软件包： ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` - 配置 Python 和依赖库： ```bash sudo apt install python3-pip python3-dev libjpeg-dev zlib1g-dev -y pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` - 创建虚拟环境以隔离项目依赖项： ```bash python3 -m venv yolov5-env source yolov5-env/bin/activate ``` - 安装必要的 Python 库： ```bash pip install torch torchvision numpy opencv-python matplotlib Pillow scikit-image tqdm ``` 上述命令确保了基础工具链已就绪[^1]。 #### 数据集准备 为了训练自定义模型，需准备好标注数据集，并将其转换为适合 YOLOv5 使用的格式（即 COCO 格式）。具体步骤如下： - 将图像文件存放在 `images` 文件夹下。 - 对应的标签存储在 `labels` 文件夹中，每张图片对应一个 `.txt` 文件，其中每一行表示一个目标框及其类别索引。 可以利用开源工具如 LabelImg 来快速生成这些标注文件。 #### 下载 YOLOv5-Lite 并修改配置 下载官方仓库中的 YOLOv5 轻量化分支代码： ```bash git clone https://github.com/WongKinYiu/YOLOv5.git cd YOLOv5 ``` 编辑 `data/custom.yaml` 文件来指定自己的数据路径以及类别的数量与名称。例如： ```yaml train: ../datasets/images/train/ val: ../datasets/images/valid/ nc: 2 # 类别数 names: ['cat', 'dog'] # 自定义类别名列表 ``` #### 开始训练过程 运行以下脚本来启动训练任务： ```bash python train.py --img 416 --batch 8 --epochs 50 --data data/custom.yaml --cfg models/yolov5l-lite.yaml --weights '' --name custom_yolo_results ``` 这里设置了输入尺寸为 416×416 像素、批次大小为 8、总轮次设为 50 次等参数。注意调整 GPU/CPU 参数适应硬件条件。 #### 测试与验证 当训练完成后，可以通过测试脚本评估性能表现： ```bash python detect.py --source path/to/test/image.jpg --weights runs/train/custom_yolo_results/weights/best.pt --conf 0.4 ``` 此命令加载最优权重执行检测功能，并展示预测边界框于给定测试样本之上。 --- ### 注意事项 由于树莓派计算资源有限，可能遇到内存不足或者速度较慢等问题。因此建议尽可能减少批量处理规模(batch size)，降低分辨率(img size)等方式优化效率；另外也可以考虑借助远程服务器完成耗时较长的任务后再迁移回本地设备部署应用。