香橙派AIpro部署yolov5图像识别

本文使用香橙派AIpro开发板，实现Yolov5的框架部署，并使用预训练模型进行图像识别。OrangePi AIpro 是2023.12月初，香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板，提供8/20TOPS澎湃算力，支持复杂的计算任务，适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板，它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件，支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。

一、香橙派AIpro开发板

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二、部署Yolov5模型

1、Xshell连接香橙派

确保香橙派已正确连接到电源和网络，并开启电源。

使用显示器和键盘登录香橙派，默认登录名为 HwHiAiUser，密码为 Mind@123。

点击右上角WIFI标识，继续点击“查看连接信息”，获取其内网IP地址，我的为 192.168.0.103。

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香橙派查看连接信息得到内网IP后，通过Xshell进行连接。

JEOO72ZFP7U6 CBQTPX 1024x678 - 香橙派AIpro部署yolov5图像识别

2、安装python环境

安装Python和pip：

sudo apt install python3 python3-pip -y

这里我提前安装了python 3.9，可以通过下面命令查看已安装python的版本：

python3 --version

3、安装yolov5

GitHub上下载yolov5

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通过Xftp连接香橙派，将内容拷入。

KUSWN@MSPK4I4KQMVX8 1024x811 - 香橙派AIpro部署yolov5图像识别

解压yolov5的压缩包：

unzip yolov5-master.zip
cd yolov5-master

V1OFMC4 PAZ7ZQKD7 1024x765 - 香橙派AIpro部署yolov5图像识别

进入压缩包内，安装python依赖：

pip3 install -r requirements.txt

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4、测试模型识别效果

使用预训练模型识别公交车例图：

python segment/predict.py --weights yolov5m-seg.pt --data data/images/bus.jpg

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训练出的结果：

与原结果对比：

识别效率和精度都非常给力！

把我自己喂给yolov5测试模型能力。

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完美。