树莓派4B能跑yolov

### 树莓派4B运行YOLOv模型的兼容性

树莓派4B具备良好的硬件基础，可以有效支持YOLOv系列模型特别是YOLOv5的部署和运行。为了确保最佳性能并避免潜在的兼容性问题，建议采用官方推荐的操作系统版本，并保持编译环境的一致性[^1]。

对于具体实现而言，在64位Linux环境下安装YOLOv5可进一步提升效率和支持更多功能特性[^3]。此外，存在专门面向树莓派优化过的YOLOv5-Lite版本，该版本不仅提高了执行速度还降低了资源占用率，非常适合于边缘计算场景下的应用开发[^4]。

### 配置方法概述

#### 安装依赖库
首先需要更新现有软件包列表并安装必要的Python库：

sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y
pip install numpy opencv-python torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

#### 获取YOLOv5源码
通过Git克隆仓库获取最新版YOLOv5代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5

#### 下载预训练权重文件
访问Ultralytics官方网站下载对应版本的YOLOv5权重文件（如`yolov5s.pt`），将其放置到项目目录下适当位置以便后续加载使用。

#### 测试推理过程
编写简单的测试脚本来验证整个流程是否正常工作：

import torch
from pathlib import Path
import cv2

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')  # 加载自定义模型
img_path = "data/images/bus.jpg"
results = model(img_path)

for result in results.xyxy[0]:
    label = f'{result[-1]} {float(result[4]):.2f}'
    plot_one_box(result[:4], img, label=label, color=colors(c), line_thickness=3)
cv2.imshow("Result", img)
cv2.waitKey(0)