树莓派4b官方32位系统配置YOLOV5环境

一、环境的搭建

1.tensorflow2.4和pytorch1.7环境的搭建

参考：树莓派4B32位官方系统配置tensorflow2.4以及pytorch1.7_Leonard2021的博客-CSDN博客

2.opencv4.5.3环境的搭建

参考：树莓派32位官方系统配置opencv(whl)无需编译_Leonard2021的博客-CSDN博客

3.其他python包的安装

pip install pandas

pip install pyyaml

pip install tqdm

pip install matplotlib

pip install seaborn

二、YOLOV5项目的使用

1.YOLOV5官方框架

yolov5-master.zip_树莓派部署yolov5,yolov5树莓派-深度学习文档类资源-CSDN下载

需要自己部分调整

2.本人修改了部分的YOLOv5官方框架

YOLOV5.zip本人修改过官方的代码，运行detect.py,立刻可以运行_yolov5detect代码-深度学习文档类资源-CSDN下载

配置好环境后，即可使用，不需再就修改代码，实现高精度目标检测多达80种物体

3.本人自己训练的基于VOC数据集和YOLOV5框架的口罩识别系统

这是我用来训练的数据集，需要的可以自取

MaskRe.zip判断是否佩戴口罩的数据集-深度学习文档类资源-CSDN下载

这是我训练好的口罩识别系统，只需要修改一下地址即可使用

MaskReYOLOV5.zip-深度学习文档类资源-CSDN下载

识别是否佩戴口罩，精度可达97%

三、若运行时树莓派无法识别usb摄像头，或者没有摄像头时

可以参考树莓派YOLOV5连接手机摄像头_Leonard2021的博客-CSDN博客来使用手机摄像头代替

不过识别速度会下降，还是建议使用接口摄像头

如有疑问，评论区或者私信即可，抽空回。

欢迎走进树莓派YOLOV5的大门！