树莓派4/5：运行YOLOv5模型（环境配置与镜像下载）

提供面向树莓派4和树莓派5的YOLOv5环境配置指南，树莓派4可以直接下载镜像进行烧录。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43034503/article/details/141059286

更新日志

# 20240813

1.添加镜像文件：预装conda-forge，python==3.8.19，pytorch==1.13.1。

〇、前言

因国内网络问题，可直接烧录文末镜像文件，或者按照本教程进行手动操作。

一、实验目的

在树莓派4B运行Yolov5n模型。

二、实验条件

1、Windows 11计算机：安装了Mobaxterm

2、树莓派4B：64Bit Lite OS，安装了miniforge

如果树莓派未安装系统，请先查看以下链接。

树莓派4/5：在无显示器（无屏幕）下的Lite系统安装与远程控制_树莓派无桌面系统-CSDN博客文章浏览阅读1.4k次，点赞17次，收藏9次。当计算机和树莓派连接在同一个网络中（此处指共用同一个路由器）时，在Raspberry Pi Imager、Advanced IP Scanner、Mobaxterm等三个软件的支持下，树莓派无需连接显示器、鼠标、键盘，即可通过计算机控制树莓派。_树莓派无桌面系统https://blog.csdn.net/weixin_43034503/article/details/141033593?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=141033593&sharerefer=PC&sharesource=weixin_43034503&sharefrom=from_link如果树莓派未安装miniforge或未添加清华镜像源，请先查看以下链接。

http://t.csdnimg.cn/t3cgFhttp://t.csdnimg.cn/t3cgF

【说明】

实验中的树莓派4B 使用的是 Broadcom BCM2711 系统芯片 (SoC)，其中包含一个四核 ARM Cortex-A72 (ARMv8-A) 64位处理器，频率为1.5GHz。

三、实验准备

1、更新软件

sudo apt update
sudo apt upgrade

2、安装opencv python

`sudo apt install python3-opencv`

3、安装git

`sudo apt install git`

四、添加多个PIP镜像源（可选）

1、打开pip下载源配置文件

`mkdir -p $HOME/.pip && nano $HOME/.pip/pip.conf`

2、添加多个pip镜像源

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

[install]
extra-index-url =
    https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    https://pypi.org/simple

编辑完成后，使用CTRL+X关闭文件，并键入Y，最后按Enter。

五、实验环境

1、创建pytorch环境

`conda create -n pytorch python==3.8`

2、激活pytorch环境

`conda activate pytorch`

3、安装pytorch

`conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch`

4、安装yolov5

# 官方地址
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone
# 加速地址
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/ultralytics/yolov5  # clone

cd yolov5
pip install -r requirements.txt  # install

因国内网络问题，安装过程可能比较久，耐心等候即可。在安装过程中，如果某个库安装失败，手动使用pip或conda安装后，再安装一遍完整的依赖项即可。

六、实验过程

1、将USB摄像头连接到树莓派。

2、在pytorch虚拟环境中，在yolov5文件夹中运行以下代码。

# 运行yolov5n(640*480,30FPS) Latency≈1s
python detect.py --weights yolov5n.pt --source 0
# 运行yolov5s(640*480,30FPS) Latency≈2s
python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0
# 运行yolov5m(640*480,30FPS) Latency≈5s
python detect.py --weights yolov5m.pt --source 0

如果成功运行，则弹窗显示当前推理过程，并在Mobaxterm中打印检测结果。

七、镜像下载

根据上述操作，完整备份一个镜像，以下为镜像的基本信息。

文件较大（img文件=9GB），请从百度网盘下载。需要使用≥16GB的SD卡。

链接：https://pan.baidu.com/s/10fcpUNMFEx_smKOnQDvD4g?pwd=vbyz

提取码：vbyz

烧录镜像请使用以下软件，而不是Rapberry Pi Imager。

balenaEtcher – Flash OS images to SD cards & USB driveshttps://etcher.balena.io/镜像系统账户为yu，密码为yjz123。

如果SD卡>16GB，可利用raspi-config扩容。

`sudo raspi-config`

依次选择Advanced Options >> Expand Filesystem，完成后退出raspi-config，然后重启系统。

`sudo reboot`

重启后，树莓派将完成扩容。

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内容来源：csdn.net

作者昵称：ice小游

原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43034503/article/details/141059286

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