香橙派5 yolov5

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5 yolov5 ros

### Orange Pi 5 YOLOv5 ROS 开发教程和配置方法

#### 准备工作
为了在Orange Pi 5上顺利进行YOLOv5与ROS的开发，首先需要确保Ubuntu环境已正确安装并运行。根据官方文档描述，在使用RKDevTool完成烧录后，系统会自动启动至Ubuntu，并提供默认登录凭证[^2]。

#### 安装依赖库
进入终端执行更新命令以获取最新软件包列表：

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

接着安装必要的构建工具和其他依赖项：

sudo apt install build-essential cmake git wget unzip pkg-config libopencv-dev python3-pip -y
pip3 install numpy opencv-python matplotlib torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

#### 配置ROS环境
下载并编译ROS Noetic版本（适用于Ubuntu 20.04），这一步骤对于后续集成至关重要：

sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'
wget https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/ros.asc -O - | sudo apt-key add -
sudo apt update
sudo apt install ros-noetic-desktop-full -y
source /opt/ros/noetic/setup.bash
echo "source /opt/ros/noetic/setup.bash" >> ~/.bashrc

#### 获取YOLOv5源码及其ROS封装
克隆GitHub上的YOLOv5仓库以及对应的ROS节点实现：

cd ~/
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt
cd ..
git clone https://github.com/leggedrobotics/rviz_yolo_ros.git

#### 编写CMakeLists.txt文件支持交叉编译
考虑到硬件平台差异可能带来的兼容性问题，适当调整`rviz_yolo_ros/CMakeLists.txt`内的路径设置，使其适应ARM架构下的编译需求。

#### 测试USB摄像头连接情况
参照香橙派AIpro的相关记录，切换到指定样本目录下验证设备是否正常工作[^3]:

cd ~/EdgeAndRobotics/Samples/YOLOV5USBCamera
python3 usbcam_test.py

如果一切顺利，则说明相机驱动程序加载无误，图像流能够被正确捕获处理。

#### 启动YOLOv5检测服务
最后通过ROS launch脚本一键部署整个流水线：

<launch>
    <!-- 加载YOLO模型 -->
    <node name="detector_node" pkg="rviz_yolo_ros" type="detector_node" output="screen">
        <param name="model_path" value="$(find rviz_yolo_ros)/weights/best.pt"/>
        <remap from="/image_raw" to="/usb_cam/image_raw"/>
    </node>

    <!-- 显示结果窗口 -->
    <node name="rviz" pkg="rviz" type="rviz" args="-d $(find rviz_yolo_ros)/config/detection.rviz"/>
</launch>

保存上述XML片段为`.launch`文件格式，放置于合适位置以便调用；之后即可利用`roslaunch`指令触发完整的视觉识别过程。

香橙派5 yolov11

### 香橙派5上安装和使用YOLOv11

#### Python环境准备
为了在香橙派5上成功部署YOLOv11，首先需要确保Python开发环境已经配置完毕。通常情况下，建议采用Anaconda来管理Python版本以及所需的库文件，因为其可以简化包管理和虚拟环境创建的过程。

对于依赖项的处理，在终端中执行如下命令可完成基本设置[^1]:

sudo apt-get update && sudo apt-get install python3-pip
pip3 install virtualenv
virtualenv venv_yolov11
source venv_yolov11/bin/activate

#### 安装必要的软件包和支持工具
接着要安装一系列支持YOLO算法运行所必需的第三方库，比如NumPy、OpenCV-python等图像处理库；还有像torch这样的深度学习框架。考虑到硬件资源有限的情况，推荐选择轻量级版本以减少内存占用并提高效率。

pip install numpy opencv-python torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

#### 获取YOLOv11源码及相关权重文件
访问官方GitHub仓库下载最新版YOLOv11项目代码，并按照说明获取预训练好的模型参数。注意检查是否有针对ARM架构优化过的特定分支或标签页。

git clone https://github.com/example/yolov11.git
cd yolov11
wget http://example.com/path_to_weights_file.weights -O weights/best.pt

#### 测试模型性能
最后一步就是编写简单的脚本来加载网络结构并对图片数据集进行推理预测。这里给出一段基础示例用于验证整个流程是否正常工作。

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from PIL import Image
import numpy as np

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('weights/best.pt', map_location=device)

img_path = "data/images/bus.jpg"
image = Image.open(img_path).convert('RGB')
img_tensor = transforms.ToTensor()(image).unsqueeze(0).to(device)

preds = model(img_tensor)[0]
detected_objects = non_max_suppression(preds, conf_thres=0.4, iou_thres=0.5)
print(detected_objects)

由于提到过关于无线网卡的问题[^2]，如果遇到联网困难，则可能是因为使用的不是官方提供的适配器或者是驱动程序存在问题。此时应当尝试更换兼容性更好的设备或者查阅社区文档寻找解决方案。