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。