YoloV5-ncnn-Raspberry-Pi-4 带有ncnn框架的YoloV5。 论文： ： 专为裸露的Raspberry Pi 4制作，请参阅 基准。 模型 杰特逊纳米2015 MHz RPi 4 64-OS 1950兆赫 YoloV2（416x416） 10.1帧/秒 3.0帧/秒 YoloV3（352x352）微小 17.7帧/秒 4.4 FPS YoloV4（416x416）微小 11.2 FPS 3.4帧/秒 YoloV4（608x608）完整 0.7帧/秒 0.2帧/秒 YoloV5（640x640）小 4.0 FPS 1.6帧/秒 依赖关系。 要运行该应用程序，您必须： 具有32或64位操作系统的树莓派4。 它可以是Raspberry 64位操作系统，也可以是Ubuntu 18.04 / 20.04。 已安装腾讯ncnn框架。 已安装OpenC

YOLOv5

flexible-yolov5 基于 。 原始的Yolo V5是一个了不起的项目。 对于专业人士而言，理解和修改其代码应该不难。 我不是专家。 当我想对网络进行一些更改时，这并不是一件容易的事，例如添加分支和尝试其他骨干网。 也许会有像我这样的人，所以我将yolov5模型拆分为{主干，脖子，头部}，以方便各种模块的操作并支持更多的主干。基本上，我只更改了模型，而没有更改架构，培训和测试yolov5。 因此，如果原始代码被更新，则更新该代码也非常方便。 目录 [培训与测试]（＃培训与测试） 特征 重组骨干，脖子，头部等模型结构，可以灵活方便地修改网络 更多主干，mobilenetV3，shufflenetV2，resnet18、50、101等 先决条件 请参阅requirements.txt 入门 数据集准备 以yolov5格式制作数据。 您可以使用utils / make_yolov5

修剪YOLO 使用模型修剪方法获得紧凑模型，即基于YOLOv5的Pruned-YOLOv5。 注意： 1.该项目基于 。 首先将其安装。 然后，使用此处提供的模型配置文件（ coco_yolov5l.yaml ）和网络模块定义文件（ common.py ）替换原始的对应文件。 2.参考 ，我们还使用次梯度方法进行稀疏度训练（ sparsity.py ）。 此外，稀疏训练和微调相结合以简化修剪流程。 在训练过程中，我们介绍了软掩膜策略和稀疏因子余弦衰变。 3.使用train_sr.py进行稀疏火车，可以直接进行修剪，而无需进行微调。 4.请把prune_channel_v5_weightingByKernel.py和prune_layer_v5_weightingByKernel.py放在主目录（ / yolov5 / ）中。 前者用于通道修剪，后者用于层修剪。 模型修剪可以由他们

最新yolov5 release版本 v4.0 官网地址（下载速度较慢，本资源是镜像）：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v4.0