香橙派5 yolov5
时间: 2023-08-31 14:12:25 浏览: 131
香橙派5是一款搭载了RK3588芯片的开发板,它具备了自带的NPU(神经网络处理单元),可以用于加速深度学习的部署。[1]在使用香橙派5进行yolov5模型的部署时,你需要进行以下几个步骤:
1. 准备材料:首先,你需要选择一个预训练模型,可以从本项目的pretrained_model文件夹中选择,或者从yolov5官方预训练模型文件中下载。然后,你需要新建一个模型配置文件,可以从yolov5代码仓库的models文件夹中复制对应文件,或者从本项目的cfg_yaml文件夹中选择复制,并根据自己的数据集进行相应修改,主要是nc参数。[2]
2. 模型训练:使用选择的预训练模型和修改后的模型配置文件,进行模型训练。你可以参考一些详细的教程文章,如《手把手教你使用YOLOV5训练自己的目标检测模型-口罩检测-视频教程爆肝6000字》和《Yolov5保姆级教程,80岁老奶奶都看得懂!玩转yolov5》来进行操作。[3]
通过以上步骤,你可以在香橙派5上成功部署和加速yolov5模型的运行。希望这些信息对你有帮助!
相关问题
香橙派跑yolov5
香橙派可以运行yolov5。根据提供的引用内容,作者提到在香橙派5上运行了best.rknn文件,并且将其放在了fast文件夹中。因此,可以通过在香橙派5上执行相应的操作来运行yolov5。请注意,作者在提到操作时区分了在Windows系统、Ubuntu 20.04系统和香橙派5上的操作。所以在运行yolov5时,需要根据具体的操作系统进行相应的配置和操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [香橙派5使用NPU加速yolov5的实时视频推理(一)](https://blog.csdn.net/weixin_51651698/article/details/129335874)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [香橙派5使用RK3588S内置NPU加速yolov5推理,实时识别数字达到50fps](https://blog.csdn.net/weixin_51651698/article/details/130187558)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
香橙派安装yolov
您好!要在香橙派上安装 YOLOv3,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,确保您的香橙派已经连接到互联网,并且已经更新到最新的操作系统版本。
2. 打开终端或命令行界面,在控制台中执行以下命令,安装必要的依赖项:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
```
3. 接下来,安装 OpenCV,它是用于图像处理和计算机视觉的库。在终端中执行以下命令:
```
sudo apt-get install -y python3-opencv
```
4. 下载 YOLOv3 的源代码。您可以使用 Git 克隆仓库到您的本地系统:
```
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
```
5. 进入下载的源代码目录:
```
cd darknet
```
6. 编译源代码,运行以下命令:
```
make
```
7. 下载预训练权重文件。可以通过以下命令下载权重文件:
```
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
```
8. 现在,您可以运行 YOLOv3 了。使用以下命令来检测图像:
```
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/image.jpg
```
这将在图像上运行 YOLOv3 并显示检测结果。
请注意,YOLOv3 的运行可能会在香橙派上比较慢,因为它是一个计算密集型的任务。您可以尝试使用更小的模型,如 YOLOv3-tiny,以提高性能。