初版

うわさのYOLOをRaspberry Pi 5で試す

セットアップや使用方法

(MIT) The MIT License

# はじめに いつもお世話になっている[PINTO model zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo)に[新しい仲間](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/main/425_Gold-YOLO-Body-Head-Hand)が増えたのでPi5で試してみます。 @karaageさんが[Macで](https://zenn.dev/karaage0703/articles/a7b3fbc81797d2)、@KzhtTkhsさんがRaspberry Pi 4Bで試されてます。 @[twitter](https://twitter.com/KzhtTkhs/status/1730017313834053808) # 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。 ``` pip install opencv-python ``` [PINTOさん謹製tflite](https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin)を入れます。 ``` $ sudo apt install -y \ swig libjpeg-dev zlib1g-dev python3-dev \ unzip wget python3-pip curl git cmake make $ pip3 install numpy==1.24.3 $ TFVER=2.12.0 $ PYVER=311 $ ARCH=aarch64 $ pip3 install \ --no-cache-dir \ https://github.com/PINTO0309/TensorflowLite-bin/releases/download/v${TFVER}/tflite_runtime-${TFVER/-/}-cp${PYVER}-none-linux_${ARCH}.whl ``` 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！ @[twitter](https://twitter.com/AirpocketRobot/status/1730108482228199452) 今回もAI3柱のお力を借りてのAI遊びでした。