yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

上传的资料包括树莓派4B开发板的原理图、机械图和处理器SoC开发手册。原理图展示了开发板各个电路模块的连接关系，包括处理器、存储器、接口、传感器等。机械图则展示了开发板的物理结构和外部接口，方便用户进行外壳设计和外部连接。处理器SoC开发手册提供了对树莓派4B使用的处理器芯片的详细介绍，包括硬件特性、寄存器配置、引脚定义等。适合学生、教育机构、嵌入式系统开发者、物联网项目工程师以及个人DIY爱好者借鉴使用。

课程设计-基于树莓派的平衡小车项目源码+开发手册资料.zip 【资源介绍】 平衡小车配置 霍尔电机：编码器精度=500；电机减速比=30 树莓派：4B8g 陀螺仪：JY901 陀螺仪精度 JY901传感器与实验室传感器使用振动台进行对比 【开发手册包括】 1.WHEELTEC B570 平衡小车上手使用.pdf 2.WHEELTEC B570 平衡小车开发手册.pdf 3.基于平衡车的电机PID控制开发教程.pdf 4.WHEELTEC B570 平衡小车数学模型和LQR控制开发手册.pdf

树莓派 gpiozero 的最新开发文档（1.5.1 版），英文版，共 239 页。gpiozero 是用于树莓派 gpio 编程开发的 Python 库，使用简便，功能强大。

torch和torchvision版本树莓派python3.7专用

Raspberry Pi 5 树莓派5 中文数据手册下载

小R树莓派仿生六足蜘蛛机器人二次开发源码. 二次开发SDK代码分为驱动层和AI层，驱动层使用C++编写，并提供so函数库供上层调用。 AI层使用Python编写，结合Opencv，实现各种视觉识别功能，并将识别的结果发送给驱动层做出相应的反馈动作。 源码使用办法：将客服提供的libHexapodR1.so放到树莓派系统的/lib/usr目录，这个操作可能需要权限，所以要用sudo cp命令完成。 解压python_hexapod.zip后，得到两个文件夹： cpp文件夹：里面是六足核心驱动程序，使用C++编写，修改代码后，执行make命令完成编译。 python文件夹：里面是六足的AI层机器视觉相关功能代码，使用Python编写，修改后保存即可。

RP2040开发板自制树莓派逻辑分析仪LogicAnalyzer-5.0.0.0上位机软件 包含： LogicAnalyzer-5.0.0.0-linux-arm.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-linux-arm64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-linux-x64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-osx-arm64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-osx-x64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-win-arm64.zip LogicAnalyzer-5.0.0.0-win-x64.zip 逻辑分析仪（Logic Analyzer）是一种分析数字信号逻辑时序的仪器，能够精确捕获和显示多路数字信号，提供信号时序、协议分析等功能。也是嵌入式工程师日常开发中，极为常用的工具之一。 1)支持3.1K至100Mhz的采样频率； 2)支持24通道输入，通过菊花链最高可支持120通道； 3)最高支持32767个采样点； 4)支持多种客户端，全平台可用。

1. 适配硬件：Raspberry 5 2. 安卓版本：AOSP Android 14.0.0_r21

基于树莓派4B的YOLOv5-Lite目标检测的移植与部署的资源包，搭配本人树莓派4B的镜像版本使用效果更佳！（积分不够的朋友点波关注，无偿提供）