树莓派4b部署yolo模型
时间: 2025-03-11 18:12:33 浏览: 10
部署YOLO模型于树莓派4B
准备工作
为了在树莓派4B上顺利部署YOLO模型,前期准备工作至关重要。这包括但不限于安装必要的软件包以及配置环境变量等操作[^1]。
下载并编译OpenVINO工具套件
对于希望利用NCS2(Myriad X VPU)来加速推理过程的情况而言,在树莓派4B上部署YOLO模型前需完成对OpenVINO工具套件的下载与本地化编译。此步骤能够确保后续使用过程中硬件资源得到最大化利用,从而提高检测效率和速度。
测试官方预训练模型
建议初次尝试者优先选用官方提供的预训练版本进行验证性实验。具体做法可通过执行如下Python脚本实现:
python3 object_detection_demo_yolov3_async.py -m /home/pi/openvino/build/pi_OpenVINO/IR_yolov3/yolov3_elecbox_model.xml -i elecbox.mp4 -d MYRIAD
上述命令中的参数分别代表所使用的模型文件路径、输入视频流地址及指定计算设备类型[^2]。
自定义模型转换与优化
当确认基础框架运行无误之后,则可以着手准备自训模型的相关事宜了。通常情况下,需要借助Model Optimizer将原始格式(.weights/.cfg)转化为适合目标平台加载的形式——Intermediate Representation (IR),即.xml
和 .bin
文件组合。这一环节涉及到特定API调用或CLI指令的应用。
NCNN库集成方案
除了基于OpenVINO的方式外,还有另一种选择就是采用轻量级神经网络推理引擎NCNN来进行跨平台移植。针对此类场景,用户应当获取对应版本的Fastest YOLO源码,并按照指示将其权重参数(new.param
, new.bin
)放置至相应位置以便程序读取[^3]。
实际应用案例分享
最后值得一提的是,实际项目开发往往伴随着更多细节考量和技术选型决策。因此鼓励开发者们多参考社区内其他成员的经验总结,从中汲取灵感以应对可能遇到的各种挑战。
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