目标检测实验与部署（YOLOv8+树莓派）

目标检测实验与部署（YOLOv8+树莓派）

1. 准备工作

1.1 硬件准备

• 训练情况：一台具有足够盘算资源的PC（例如带有GPU的机器）
  
• 部署情况：树莓派（保举树莓派4B或更高版本）
  
• 树莓派摄像头模块或其他兼容摄像头
  
• MicroSD卡（至少16GB）
  
• 电源适配器
  
• HDMI显示器（可选，用于设置阶段）
  
• 键盘和鼠标（可选，用于设置阶段）
  

1.2 软件准备

• 训练情况：Windows/Linux/macOS，Python情况（确保版本为3.x），Ultralytics库
  
• 部署情况：Raspbian操纵体系，Python情况（通常预装，确保版本为3.x），OpenCV，ONNX运行时
  

2. 数据集准备

2.1 收集图像数据

• 利用摄像头或从互联网收集相干的图像数据。
  

2.2 图像标注

• 安装LabelImg：
  
  1. pip install labelimg

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• 利用LabelImg对图像举行标注，保存为XML格式的标签文件。
  
  
  
  

2.3 整理数据集

• 将图像和对应的标签文件构造成训练集和验证集。常见的目录结构如下：
  
  1. dataset/
  2. ├── images/
  3. │   ├── train/
  4. │   └── val/
  5. ├── labels/
  6. │   ├── train/
  7. │   └── val/

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3. 训练模子

3.1 安装必要的库

• 在训练情况中安装必要的库：
  
  1. pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  2. pip install ultralytics

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3.2 准备设置文件

• 创建YOLOv8的设置文件 custom_data.yaml，定义类别、训练集和验证集路径：
  
  1. # custom_data.yaml
  2. path: ./dataset
  3. train: images/train
  4. val: images/val
  5. nc: 2  # 类别数量
  6. names: ['class1', 'class2']  # 类别名称

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3.3 开始训练

• 利用Ultralytics库中的下令行工具开始训练模子：
  
  1. yolo train model=yolov8n.yaml data=custom_data.yaml epochs=100 imgsz=640

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4. 模子测试与评估

4.1 测试模子

• 在验证集上测试模子性能：
  
  1. yolo val model=runs/train/exp/weights/best.pt data=custom_data.yaml

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4.2 评估结果

• 分析测试结果，调解模子参数以优化性能。
  

5. 导出模子

5.1 导出模子

• 将训练好的模子导出为树莓派支持的格式，如ONNX：
  
  1. yolo export model=runs/train/exp/weights/best.pt format=onnx

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6. 部署模子到树莓派

6.1 设置树莓派

• 安装Raspbian并更新体系：
  
  1. sudo apt update && sudo apt upgrade -y

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• 安装Python和必要的库：
  
  1. sudo apt install python3-pip
  2. pip3 install numpy opencv-python onnxruntime

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6.2 传输模子到树莓派

• 利用SCP或FTP将模子文件传输到树莓派：
  
  1. scp runs/train/exp/weights/best.onnx pi@raspberrypi:/home/pi/models/

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6.3 编写检测脚本

• 在树莓派上编写Python脚本，加载模子并对及时视频流举行目标检测：
  
  1. import cv2
  2. import numpy as np
  3. import onnxruntime as ort
  5. # 加载模型
  6. model_path = '/home/pi/models/best.onnx'
  7. session = ort.InferenceSession(model_path)
  9. # 打开摄像头
  10. cap = cv2.VideoCapture(0)
  12. while True:
  13.     ret, frame = cap.read()
  14.     if not ret:
  15.         break
  17.     # 预处理图像
  18.     input_shape = (640, 640)
  19.     resized_frame = cv2.resize(frame, input_shape)
  20.     input_image = resized_frame.astype(np.float32) / 255.0
  21.     input_image = np.transpose(input_image, (2, 0, 1))
  22.     input_image = np.expand_dims(input_image, axis=0)
  24.     # 进行推理
  25.     inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_image}
  26.     outputs = session.run(None, inputs)
  28.     # 后处理输出
  29.     # 假设输出是一个包含边界框和类别的列表
  30.     boxes = outputs[0]
  31.     classes = outputs[1]
  33.     # 绘制边界框
  34.     for box, cls in zip(boxes, classes):
  35.         x1, y1, x2, y2 = map(int, box)
  36.         cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), (0, 255, 0), 2)
  37.         cv2.putText(frame, str(cls), (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2)
  39.     # 显示结果
  40.     cv2.imshow('Object Detection', frame)
  42.     if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
  43.         break
  45. cap.release()
  46. cv2.destroyAllWindows()

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6.4 运行检测步伐

• 在树莓派上运行检测脚本，观察目标检测结果：
  
  1. python3 detect.py

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7. 结果展示与优化

7.1 展示检测结果

• 通过HDMI显示器或远程桌面查看检测结果。
  

7.2 性能优化

• 根据树莓派的盘算能力，调解模子大小或精度，提高及时处理速率。
  

8. 文档记录

• 记录整个项目标开发过程、碰到的题目及办理方案，以及终极成果展示。
  

通过以上步调，你可以将训练和部署过程分开，更好地管理和优化每个阶段，实现一个基于树莓派的目标检测体系。希望这个大纲对你有所帮助！

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