想在树莓派上玩转目标检测算法吗？本教程将手把手带你完成YOLOv5在树莓派上的完整部署流程，即使是嵌入式设备也能实现目标检测！

往期学习资料：

树莓派无线连接

使用Flask在本地调用树莓派摄像头

树莓派4B安装pytorch

在接下来的内容中，我们将使用树莓派4B（4GB内存版本） 和YOLOv5s（最小模型） 作为演示平台，但方法论同样适用于其他型号。让我们开始这段边缘AI之旅吧！

教程亮点：
✅ 详细的环境配置步骤，避坑指南
✅ 实用优化技巧，帧率提升200%+
✅ 完整代码示例，开箱即用
✅ 实际效果演示与性能评估

开始前的准备：

• 树莓派4B及电源

• 16GB以上TF卡

• 摄像头模块（可选，可使用USB摄像头替代）

• 基础的Linux命令行知识

接下来，我们将从系统环境搭建开始...

1.环境搭建

环境说明：

树莓派环境：

Linux raspberrypi 4.19.118-v7l+ #1311 SMP Mon Apr 27 14:26:42 BST 2020 armv7l GNU/Linux

python版本为3.7

torch             1.8.1
torchvision       0.9.1

matplotlib        3.4.3
numpy    1.21.4

opencv-python  4.4.0.44

pandas     1.3.5

Flask  1.0.2

Pillow   9.5.0

requests   2.21.0

scipy    1.7.3

seaborn   0.11.0

tqdm              4.67.1

在树莓派中搭建pytorch，我这里安装的是pytorch1.8.1，pytorch在树莓派中的安装可以参考我之前往期学习中的文章，里面有教程

2.代码运行

将项目(我这里用的yolov5是6.2版本的)拷贝到树莓派中，运行以下命令开启检测。代码可以去官网下载。

python3 detect.py --source data/images/bus.jpg --imgsz 320 --weights yolov5n.pt

出现以下内容表示检测成功：