树莓派5 hailo8 部署yolov8s
时间: 2025-01-31 14:04:46 浏览: 249
### 安装配置Hailo-8硬件加速器以部署YOLOv8s
#### 准备工作
为了确保能够在树莓派5上成功安装并配置Hailo-8硬件加速器,需要先确认设备已经具备必要的环境条件。这包括但不限于操作系统版本、Python解释器以及相关依赖库的准备。
#### 环境搭建
建议的操作系统为Raspberry Pi OS (64-bit),因为该平台提供了更好的性能支持和更广泛的软件兼容性[^1]。对于编程语言的选择,推荐使用Python 3.x系列作为主要开发工具,并通过pip管理所需的第三方包。
#### Hailo驱动程序安装
访问官方文档获取最新的Linux发行版下的Hailo SDK安装指南,按照指示完成驱动程序的下载与设置过程。此步骤至关重要,它决定了后续能否顺利加载模型文件到Hailo芯片中执行推理操作。
#### YOLOv8s模型移植
考虑到原始YOLO架构可能并不完全适用于嵌入式环境中高效运行的要求,在实际应用前通常还需要对预训练好的权重参数做适当调整优化。具体做法可以参照社区分享的经验案例来进行针对性修改。
#### 测试验证
当一切准备工作就绪之后,可以通过编写简单的测试脚本来检验整个系统的功能是否正常运作。下面给出了一段用于调用摄像头捕捉图像并通过已部署的YOLOv8s模型实现物体识别的基础代码示例:
```python
from hailo_platform import HEF, VDevice, InferVStreamsParams, InputVStreamInfo, OutputVStreamInfo
import cv2
import numpy as np
def preprocess_image(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
resized_img = cv2.resize(img, (640, 640))
normalized_img = resized_img / 255.0
transposed_img = np.transpose(normalized_img, axes=[2, 0, 1])
batched_img = np.expand_dims(transposed_img, axis=0).astype(np.float32)
return batched_img
hef = HEF('path_to_your.hef')
with VDevice() as device:
infer_params = InferVStreamsParams(
input_vstreams_info=(InputVStreamInfo(name='input_tensor'),),
output_vstreams_info=tuple(OutputVStreamInfo(name=name) for name in hef.get_output_names())
)
with device.infer(hef, infer_params=infer_params) as infer_pipeline:
image_data = preprocess_image('/path/to/image.jpg') # 替换为自己的图片路径
results = infer_pipeline.infer({'input_tensor': image_data})
# 处理返回的结果...
```
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