树莓派跑yolo会卡吗？能到多少fps

作者： AI反应堆更新时间：2024-09-25 18:10:49 分类：AI教程

随着人工智能和计算机视觉技术的迅速发展，许多爱好者和开发者开始探索如何在资源受限的设备上实现实时目标检测。树莓派因其低成本和小巧便携的特点，成为了许多人进行实验的首选平台。然而，由于其处理能力有限，运行复杂的深度学习模型（如YOLO）时，性能往往受到挑战。究竟在这样的硬件环境下，能否实现流畅的帧率以及所能达到的极限表现，成为了大家关注的焦点。接下来，我们将深入探讨这一话题。

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树莓派安装YOLO教程

要在树莓派上运行YOLO，Ubuntu Server或Ubuntu Desktop都是不错的选择，尤其是在较强的树莓派型号上（如树莓派4B）。以下是基于Ubuntu的步骤：

1. 准备树莓派

下载Ubuntu Server镜像（推荐64位版本）。
使用工具（如Balena Etcher）将镜像烧录到SD卡。
启动树莓派并进行基本设置。

2. 更新系统

bash

sudo apt update

sudo apt upgrade

3. 安装依赖

bash

sudo apt install python3-pip python3-dev

sudo apt install libatlas-base-dev

sudo apt install build-essential

4. 安装OpenCV

bash

pip3 install opencv-python

5. 安装YOLO

下载YOLOv5代码库

安装Git（如果尚未安装）：

bash

sudo apt install git
克隆YOLOv5代码库：

bash

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5
安装所需依赖：

bash

pip3 install -r requirements.txt

下载YOLOv4代码库

克隆YOLOv4代码库（此库通常需要Darknet）：

bash

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git cd darknet
编译Darknet：
- 编辑Makefile以启用GPU和OpenCV支持（可选）：
  
  bash
  
  nano Makefile
- 修改GPU=0为GPU=1（如果你使用的是带有GPU的树莓派）。
- 保存并退出，然后编译：
  
  bash
  
  make
下载YOLOv4权重文件：

bash

wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/yolov4/yolov4.weights

运行模型

YOLOv5：使用以下命令运行YOLOv5进行推断：

bash

python3 detect.py --source path/to/your/image.jpg
YOLOv4：使用以下命令进行推断：

bash

./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights path/to/your/image.jpg

通过这些步骤，你可以成功下载和运行YOLOv4或YOLOv5。确保将“path/to/your/image.jpg”替换为你自己的图像路径.

树莓派运行YOLO模型的性能取决于具体的模型版本、优化方式以及硬件配置。一般来说，由于树莓派的计算能力有限，YOLO的原始模型（例如YOLOv5或YOLOv8）在未优化的情况下，帧率会较低。

帧率表现：在树莓派4B上，使用YOLOv5进行实时目标检测时，未经优化的版本通常只能达到0.3 FPS左右，性能较差【7】。如果进行一些优化，如使用YOLOv5-Lite版本或通过INT8量化来减小模型的大小和复杂度，帧率可以提升到10-15 FPS【5】【6】。使用更轻量级的模型如YOLOv8，经过模型优化后可以达到接近15 FPS【6】。
优化方式：为了提高帧率，常用的策略包括：
1. 使用轻量化版本的YOLO模型，例如YOLOv5-Lite。
2. 通过ONNX导出并结合INT8量化技术，减少模型计算需求，进一步提升帧率【6】。
3. 使用树莓派外部硬件加速选项，如通过加速库（例如ONNX Runtime）来优化推理【6】。