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airpocket 2023年12月01日作成 (2023年12月01日更新) © MIT
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うわさのYOLOをRaspberry Pi 5で試す

うわさのYOLOをRaspberry Pi 5で試す

はじめに

いつもお世話になっているPINTO model zoo新しい仲間が増えたのでPi5で試してみます。
@karaageさんがMacで、@KzhtTkhsさんがRaspberry Pi 4Bで試されてます。

環境

Raspberry Pi 5
Bookworm 64bit desktop
python 3.11.2

環境を作ります

Bookwormでは仮想環境上じゃないとpip使わせてもらえないのでvenvで環境作ります。

sudo apt update && sudo apt upgrade -y
python -m venv onnx
source onnx/bin/activate

もしくはpip.configを使うとpipを有効にすることもできます。

mkdir ~/.pip
nano ~/.pip/pip.config

以下の内容を書き込んで保存

[global]
break-system-packages = true

今回はvenvを使っています。
opencvを入れます。

pip3 install opencv-python

onnxのruntimeを入れます。

pip3 install onnxruntime

モデルとデモコードのダウンロード

適当な作業用フォルダ内で作業してください。
まずはモデルをダウンロードします。nはnanoのnでしょうか。画像サイズ各種のモデルが入って1.4GB程度あります。

wget https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/main/425_Gold-YOLO-Body-Head-Hand/download_n.sh
sudo chmod 755 download_n.sh
./download_n.sh

デモコードも用意していただけているのでダウンロードして使います。

wget https://raw.githubusercontent.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/main/425_Gold-YOLO-Body-Head-Hand/demo/demo_goldyolo_onnx.py

デモコードとモデルの入ったフォルダで実行します。

python demo_goldyolo_onnx.py -m gold_yolo_n_body_head_hand_post_0461_0.4428_1x3x128x160.onnx

-mでモデル名を変更できます。Raspberry Pi 5だと14msec台で推論できました。すごい!

今回もAI3柱のお力を借りてのAI遊びでした。

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