树莓派部署yolov 5目标检测的过程

工具:
树莓派 * 1
CSI摄像头 * 1

树莓派上部署yolov5需要注意的是需要提前安装好pytorch,在这里插入图片描述在这里插入图片描述上面是我安装的版本以及我的python版本,如果觉得从Github下载慢,可以先从百度网盘
(提取码:4266 )下载,在传到树莓派中。再利用下面两条语句进行安装,可能在安装过程中会有一些报错大家耐心地把那些依赖安装好。

pip3 install torch-1.7.0a0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl
pip3 install torchvision-0.8.0a0+45f960c-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

首先,我们要安装opencv去进行目标预测,可以直接用pip3 install opencv-python去安装,然后就是从Github上下载yolov5的文件(在终端输入
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5这条指令下载)大家也可以点这里(提取码:6666)。下载完成后,就打开文件requirements.txt,大家可以看看自己什么python库没有安装好,利用pip3 install -r requirements.txt进行安装,这里我在安装matplotlib==3.2.2的时候会出现报错,我之前安装的版本是3.0.2的,可是文件提示matplotlib>=3.2.2,然后我更新了一下我的pippip3 install --upgrade pip在安装就OK了。不过最后这个好像不影响程序运行的结果。
树莓派部署yolov 5目标检测的过程_第1张图片
如果出现下面这种情况,是需要安装pip3 install pyyaml不是直接安装ymal.
树莓派部署yolov 5目标检测的过程_第2张图片
等到这些都安装完后,就可以开始利用样本照片进行预测了python3 detect.py,像出现下图表示运行成功了树莓派部署yolov 5目标检测的过程_第3张图片
然后它会自动生成一个runs文件打开就可以发现下图的预测情况树莓派部署yolov 5目标检测的过程_第4张图片
也可以直接python3 detect.py --source 0进行目标检测树莓派部署yolov 5目标检测的过程_第5张图片
这里我是直接用官方提供的代码,当然,也可以自己去训练数据集……最后,我想讲的是,部署yolov5的过程并不复杂,只是在部署过程中肯定会遇上很多问题和报错,希望大家能够耐心解决。

你可能感兴趣的:(笔记,树莓派,pytorch,python,深度学习)