参考のために、独自の導入プロセスと遭遇した落とし穴を記録します。
早期の準備:
ハードウェア: Raspberry Pi 4B 車、カメラ (USB を使用)
ソフトウェア：VNC Viewer（リモートコントロール）、FileZilla Client（ファイル転送）
1. まず github にアクセスして、yolov5 ファイルと使用する必要がある重みをダウンロードします。
2. ダウンロードした yolov5 ファイルを解凍し、ウェイトをフォルダーに配置し、FileZilla クライアント ソフトウェアを使用してフォルダーを Raspberry Pi に転送します。
3. VNC Viewer を使用して、必要なパッケージを Raspberry Pi にインストールします。
(1) まず、ソースを変更し、ターミナル入力を開き、次のコードを入力し、ソフトウェア ソース構成ファイルのアドレスを入力する必要があります。
sudo nano /etc/apt/sources.list注: sudo: システム管理者権限で起動することを意味します (非常に重要で、これを追加すると多くのコマンド エラーが解決されることがよくあります)
nano: Raspberry Pi に組み込まれた軽量のテキストエディタです
開いたリスト ファイルで、既存のソースをコメント化するか直接削除して、別のソースに置き換えます (以下の図に示すように、清華社を例に挙げます)。 
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ bullseye main non-free contrib rpi
deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/raspbian/raspbian/ bullseye main non-free contrib rpi変更が完了したら、ターミナルを開いて次のように入力します。
sudo apt-get updateこのコマンドは、ソース リスト内の各 URL にアクセスし、ソフトウェア リストを読み取り、ローカルに保存します。
(2) yolov5-6.1で必要なパッケージをインストールする
cd yolov5-6.1/
pip3 install -r requirements.txtソースは変更されていますが、ダウンロードが遅かったりエラーが報告されたりするパッケージがまだ多くあります（torch、torchvisionなど）。現時点では、事前にコンピュータにダウンロードしてからRaspberry Piに転送する必要があります。
GitHub - sungjuGit/PyTorch-and-Vision-for-Raspberry-Pi-4B
(3) ダウンロードが完了したら、detect.py を実行できます。
python3.7 detect.py
カメラを呼び出したい場合は、ソースを 0 に設定できますが、ここでエラーが発生する可能性があります: PermissionError: [Errno 13] Permission failed: 'runs/detect/exp'
しばらく確認しても結果は出ず、その後sudoを前に追加しました。
sudo python3.7 detect.py
参考文献: