Raspberry Pi yolov5 の最新の 64 ビット システム展開に関するナニー レベルのチュートリアル

ヒント: 記事を作成した後、目次を自動的に生成できます。生成方法は、右側のヘルプドキュメントを参照してください。

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序文

Raspberry Pi 64 ビット システムの最新バージョンを使用して、Raspberry Piに yolov5 をデプロイします (yolov5-lite を実行することもできます) 。
ハードウェアは Raspberry Pi 4B4G バージョン、Python バージョンは 3.9 です。

1. Raspberry Pi に 64 ビット システムをインストールする

1. イメージ ファイルをダウンロードします。Raspberry
Pi の公式イメージ ファイルをダウンロードします(公式書き込みソフトウェアでもダウンロードできます) 2. SD Card Formatter ソフトウェアを使用して SD

カードをフォーマットします。開くと、メモリ カードが自動的に見つかります。
. フォーマットをクリックするだけでフォーマットできます
3. Raspberry Pi Imager の
公式 Web サイトをダウンロードしてダウンロード

します書き込む最新の 64 ビット システムを選択します
設定をクリックし、SSH を開くように設定し、ネットワークを構成します

2. Raspberry Piの事前準備

1. システムのソースを変更し、清華語ソースを置き換えます。
このブログを参照してください
。インストール パッケージを更新すると、デフォルトの Python バージョンは 2.7 になります。ここでは 3.9 にする必要があります。
2. Python バージョンを変更します。
このブログを参照してください
。 3.
vnc ブルー スクリーンと Raspberry Pi デスクトップを開けない問題を解決するには、
このブログを参照してください
。個人テストは非常に使いやすいです。

3. 導入環境の構成

1. 依存関係をインストールする

sudo apt-get install libopenblas-dev libblas-dev m4 cmake cython python3-dev python3-yaml python3-setuptools python3-wheel python3-pillow python3-numpy

winscp を使用して、ダウンロードした yolov5 6.0 バージョンを Raspberry Pi
yolov5 プロジェクト アドレスに転送します。

2.opencvをインストールする

sudo apt-get install python3-opencv

インストールが成功したかどうかを確認する

python
import cv2

3. PyTorch
https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlをインストールして
、対応する torch と torchvision を見つけます
。ここでは、python3.9 の torch1.8.1 バージョンと python3.9 の torchvision0.9.1 バージョンが選択されています。インストール


ファイルを Raspberry Pi に転送し、Raspberry Pi がファイルを保存するディレクトリに cd します。

pip3 install torch-1.8.1-cp39-cp39-manylinux2014_aarch64.whl
pip3 install torchvision-0.9.1-cp39-cp39-manylinux2014_aarch64.whl

インストールが完了したら、numpy を更新します

sudo pip3 install numpy --upgrade

インストールが成功したかどうかを確認する

python
import torch
import torchvison

エラーが報告されない場合は、インストールが成功したことを意味します。
このステップで失敗したパートナーは、5 番目のポイントを確認すると、解決できる可能性があります。

4 番目に、プログラムを実行するために yolov5 環境をインストールします。

1. yolov5のrequirements.txtを変更します。

cd /home/xie/yolov5  #那个xie是我的用户名，注意要填自己的用户名
sudo nano requirements.txt

ファイル内の torch、opencv、および torchvison に対応する行をコメントアウトします。

インストールパッケージをダウンロードする

pip3 install requirements.txt

インストールが完了したら、yolov5 ディレクトリ内の yolov5s.pt ファイルを削除します。次に、yolov5 ファイルの下で detect.py ファイルを実行します。

3. カメラ検出を使用する

cd yolov5#修改成你自己保存yolov5项目文件的目录地址
python3 detect.py --source 0

五、設定環境の落とし穴

1. torch をインストール
または numpy を更新した後、yolov5 detect.py を実行しても torch エラーが報告される場合、
初めて python3.9 の torch1.8.1 バージョンと python3.9 の torchvision0.9.1 バージョンをインストールしましたが、再度使用できます。システムにフラッシュする場合には使用できません。そこで、Linux バージョンの torch1.9.0 と torchvision.0.10.0 を選択しました。
Web サイトにアクセスし、https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html を探します。
次の名前のインストール パッケージを選択してダウンロードします。

torch-1.9.0-cp39-cp39-linux_aarch64.whl

torchvision-0.10.0-cp39-cp39-manylinux2014_aarch64.whl

2. detect.py は SPPF に関するエラーを報告します。
この記事を参照してください。