yolov5部署有什么用

Question

部署到开发板上有什么用?我在家训练好了模型，要在工地上用，我直接把权重发给工地电脑不就好了吗？要开发板干什么

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在计算机视觉应用中，YOLO (You Only Look Once) 是一种流行的实时目标检测算法。YOLOv5是其最新版本之一，它在速度和精度之间取得了很好的平衡。将YOLOv5模型部署到开发板（例如树莓派、Jetson Nano等）上具有以下几个优势：

1. 实时性能：开发板通常比普通桌面电脑或笔记本电脑更轻便且功耗更低，这意味着它们可以在野外或现场环境中长时间运行。对于工地这样的环境，可能没有稳定的电力供应或大型设备，因此一个小型、低功耗的系统可以持续工作。

2. 本地化处理：通过在开发板上部署模型，所有数据处理都在本地进行，无需依赖网络连接。这在信号不稳定或需要保护数据隐私的场景中尤其重要，因为不需要将图像数据发送到远程服务器。

3. 响应速度：由于减少了网络延迟，模型预测的速度会更快。这对于实时监控和快速决策的应用（比如自动安全警报或施工进度跟踪）至关重要。

4. 成本效益：开发板相对于高性能计算机来说价格较低，适合大规模部署。

如果你已经在家训练好了一个YOLOv5模型，并将其权重文件发送到了工地的电脑上，确实可以直接在那台电脑上运行。然而，考虑到上述的优势，将模型部署到开发板上能提供更好的用户体验。以下是将YOLOv5模型部署到开发板上的步骤：

1. 准备开发板:

   • 安装操作系统（如Raspberry Pi OS或Jetpack for Jetson）
   • 安装Python环境及必要的库（如PyTorch）

2. 安装依赖:

   pip install torch torchvision opencv-python
   

3. 下载YOLOv5源码:

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   

4. 下载预训练权重: 进入weights目录，根据你需要的模型版本下载对应的权重文件。

5. 转换模型格式: 如果需要，将PyTorch模型转换为开发板支持的格式，如TensorRT或ONNX。 对于TensorRT，可以使用以下命令：

   from torch2trt import torch2trt
   model_trt = torch2trt(model, [input_shape])
   with open('model.trt', 'wb') as f:
       f.write(model_trt.engine.SerializeToBinary())
   

6. 编写部署脚本: 创建一个脚本来加载模型并执行目标检测。这个脚本应该包含读取摄像头输入、执行推理、绘制边界框以及显示结果的功能。

7. 测试部署: 在开发板上运行部署脚本，确保一切正常。

这里是一个简单的脚本示例（仅用于展示目的，实际操作时可能需要根据具体情况进行调整）：

import cv2
import torch

# 加载转换后的模型
model = torch.jit.load('model.trt')

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    # 执行推理
    prediction = model(frame)
    
    # 绘制边界框
    for box in prediction.xyxy[0]:
        x1, y1, x2, y2 = box.tolist()
        cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (255, 0, 0), 2)
    
    # 显示结果
    cv2.imshow("YOLOv5 on Development Board", frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 清理资源
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这样，你就成功地将YOLOv5模型部署到了开发板上，可以在工地上实时地进行目标检测了。