树莓派yolov5加速

根据引用和的内容，如果你想在树莓派上加速yolov5模型，可以考虑使用NCS2（神经棒）来加速推理。树莓派4B的计算资源相对较弱，直接在树莓派上运行pytorch并使用.pt模型进行推断速度较慢，仅约为0.3fps。因此，通过使用NCS2进行推理加速，可以提高模型的推断速度，达到约3fps的效果。为了实现这个加速过程，需要先将yolov5模型转为ONNX中间模型，然后再转为IR模型。最后，在树莓派上使用IR模型进行推理。根据引用的内容，在树莓派上下载openvino并配置NCS2，然后使用IR模型进行推理即可。通过这种方式，可以在树莓派上实现一定程度的加速效果。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【全流程】从头在树莓派4B上部署自己训练的yolov5模型（配合NCS2加速）](https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/119994949)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [树莓派4B部署YOLOv5目标检测模型部署（包含加速方法以及模型训练方法总结）](https://blog.csdn.net/weixin_47772846/article/details/124372225)[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^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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