yolov5怎么移植到树莓派上

我不熟悉 Yolov5 移植到树莓派上的具体过程，但我可以提供一些有用的链接，你可以参考：https://www.pyimagesearch.com/2020/05/25/yolov5-on-raspberry-pi/

相关问题

yolov5移植树莓派

Yolov5移植树莓派是指将目标检测算法Yolov5移植到树莓派上，通过树莓派上的摄像头实现目标检测。这个过程包括Yolov5数据集获取、模型的训练、识别效果、树莓派环境的搭建、移植树莓派、模型在树莓派上的检测效果等步骤。在这个过程中，需要先准备好树莓派的环境，然后通过vncviewer与树莓派连接，这样我们通过电脑就能控制树莓派。在移植过程中可能会遇到很多问题，但是作者已经将这个学习过程，以及遇到的各种疑难杂症都记录下来，发在了csdn上面，希望可以给大家带来帮助。

yolov3-tiny移植树莓派

移植yolov3-tiny模型到树莓派的过程可以分为以下几个步骤：

1. 在树莓派上部署OpenVINO。这是一个用于优化和部署深度学习模型的工具套件。你需要在树莓派上安装OpenVINO，并配置好相关环境。

2. 下载预训练的权重文件。对于yolov3-tiny模型，你可以从官方网站下载yolov3-tiny.conv.15权重文件。

3. 使用命令将权重文件转换为.pb格式。你需要使用convert_weights_pb.py脚本，并指定相关参数，如权重文件路径、类名文件路径等。

4. 使用Model Optimizer将.pb文件转换为OpenVINO支持的IR格式。你需要使用mo_tf.py脚本，并指定相关参数，如输入模型路径、转换配置文件路径等。

5. 运行模型推理。你可以使用object_detection_demo脚本，并指定相关参数，如IR模型路径、设备类型、输入图像等。

以上是移植yolov3-tiny模型到树莓派的基本步骤。你可以参考引用\[1\]中提供的命令和引用\[2\]中提供的权重文件下载链接来进行操作。请注意，具体的操作步骤可能会因环境和需求而有所不同，你需要根据自己的情况进行相应的调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [树莓派4B+因特尔二代神经棒（NCS2）部署yolov3-tiny错误记录](https://blog.csdn.net/weixin_44010937/article/details/125355595)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [使用YOLOV3-tiny训练行人检测器并移植到树莓派4B上实现](https://blog.csdn.net/weixin_43878078/article/details/106355710)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]