引言
在人工智能和物联网快速发展的今天,图像识别技术已经成为众多应用场景中的关键组成部分。香橙派(Orange Pi)AI Pro开发板作为一款高性能、低功耗的嵌入式计算平台,为开发者提供了强大的硬件支持。而YOLOv5(You Only Look Once)作为当前最先进的实时目标检测算法之一,以其高效、准确的特点广受欢迎。
本项目旨在结合香橙派AI Pro开发板与YOLOv5开源项目,实现高效的图像识别功能。通过这一组合,我们不仅能够体验到顶尖的目标检测技术,还能充分发挥香橙派AI Pro开发板在边缘计算中的优势,为各种智能应用提供可靠的解决方案。
一. 开发板的介绍和配置
实拍
这块开发板大小和巴掌差不多,非常精美。接下来,让我们仔细看看它的细节:
细节展示
香橙派AI Pro开发板具备扩展性强的一大特点,它能够接入不同容量的eMMC存储模块,从而实现存储空间的灵活扩展。在处理器性能和外设接口方面,该开发板完全满足作为精简型客户端电脑终端的使用要求。
图像识别项目
实战运行部署
首先先开机
后面发现只有刚开始5-6秒时候会有一些噪音,但启动后声音会立即减小。在运行模型期间,风扇声音保持稳定,没有 明显变化。我已经连续工作了
几个小时 ,期间风扇的声音一直很小。同时,散热器的温度不高,表明该产品本身的散热性能相当出色。
然后我们看一下它的系统
cat /etc/issue
之后我们连接开发板,若xshell没有则下载一下
连接好之后我们打开开源项目:
点击跳转
我们用git拉取文件,在 Python>=3.8.0 环境中克隆存储库并安装requirements.txt,包括 PyTorch>=1.8。
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # 克隆存储库
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # 安装requirements.txt中的依赖# 检查当前Python版本是否满足要求
python --version# 如果Python版本 >= 3.8.0,继续安装PyTorch >= 1.8
# 请根据你的CUDA版本选择合适的PyTorch版本
pip install torch>=1.8 torchvision>=0.9 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
通过xftp将其下载到开发板中,链接
解压并安装依赖后,就可以直接运行了
# 解压项目文件(如果需要)
tar -xvf yolov5.tar.gz# 进入解压后的目录
cd yolov5# 安装依赖
pip install -r requirements.txt# 运行分割预测脚本
python segment/predict.py --weights yolov5m-seg.pt --data data/images/你的图片名称.jpg
除此之外多拍了一张图片,测试了一下效率与准确度
选择最佳YOLOv5模型以满足特定需求
在测试了YOLOv5的预训练模型后,你可能需要挑选出一个最优模型来满足你的特定应用场景。YOLOv5提供了多种模型变体,包括YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l和YOLOv5x,这些模型在速度、准确性和计算资源消耗上各有优势。以下是如何选择最适合你需求的模型的方法:
第一步:下载不同模型的权重文件
使用以下命令下载各个模型的预训练权重:
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5m.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5l.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5x.pt
第二步:测试并比较不同模型的性能和精度
接下来,使用不同的模型权重进行测试,以比较它们的性能和检测精度。例如,使用YOLOv5s模型进行测试:
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg
第三步:记录并分析数据
对每个模型在同一张图片上的检测结果进行记录,包括检测时间和检测精度等关键数据。以下是一些可能需要考虑的因素:
- 检测速度:模型处理图片所需的时间。
- 精确度:模型正确识别物体的能力。
- 资源消耗:模型运行时对计算资源的消耗。
第四步:做出选择
根据记录的数据,对比不同模型的性能和精度,选择最适合你需求的模型。例如,如果你的应用场景对实时性要求较高,那么可能更倾向于选择速度更快的模型;如果对检测精度有更高的要求,则可能需要牺牲一些速度以获得更高的精度。
真实使用感受
综合香橙派AIpro在实际应用中的表现,它确实是一款实至名归的AI开发平台。它的硬件配置强劲,软件生态完善,扩展性高,性价比优,体验良好,在深度学习模型部署和AI应用开发方面,香橙派AIpro展现出了其稳定性和高效性,这对于开发者和学习者来说至关重要。
在实际操作中,香橙派AIpro的易用性和稳定性让复杂的项目变得触手可及,这对于推动AI技术的普及和降低技术门槛具有重要意义。此外,其提供的全方位技术支持和服务,让用户能够更加专注于创新和研发,而不是花费大量时间在环境搭建和问题解决上。在项目部署过程中经常会遇到命令不存在依赖缺失等,在命令cat /etc/issue
看查系统之后,下载相关的依赖即可。
角度 | 详细描述 |
---|---|
硬件方面 | - 搭载华为昇腾AI芯片,4核64位处理器,高性能AI处理器 - 双HDMI 2.0接口、双USB 3.0接口、Type-C 3.0接口、耳机孔音频输入输出 - 内置2.4G/5G双频WiFi和蓝牙5.0模块 - Type-C PD 20V IN供电,标准65W |
软件方面 | - 支持Ubuntu和openEuler操作系统 - 提供完善的开发工具链,方便AI应用开发和调试 - 全链路保障高效便捷的开发体验,支持快速移植AI应用 |
用户体验方面 | - 硬件性能强劲,AI加速模块在深度学习任务中提供显著性能提升 - 软件支持丰富,提供详细的学习资料和开发资源,易于上手 - 扩展性强,接口配置丰富,满足各种外设连接需求 - 性价比高,价格具有竞争力 - 操作简便,响应迅速,模型运行稳定,识别结果准确 |