侧端设备部署YOLOV5

0.最终效果

系统：Ubuntu 20.04.5 x64 with GNOME-DESKTOP
处理器：ARM Cortex-A53 x 4 （频率未知可能1.5GHz）
运行内存：2GB（剩余可用约600~700Mb左右）
推理性能：每张1200ms~1800ms（大部分在1200ms至1400ms之间）

1.Python 3.8

2.Python-OpenCV

安装指令与Windows环境中基本相同

pip install python-opencv

3.Pytorch 1.13.1

安装指令与Windows环境中基本相同

pip install torch==1.13.1+cpu torchvision==0.14.1+cpu torchaudio==0.13.1

4.YOLOV5

github地址：https://github.com/ultralytics/yolov5
gitee地址：https://gitee.com/monkeycc/yolov5?_from=gitee_search
如果使用git clone需要安装git
科学上网可以使用clash打开局域网模式，会开放端口，将ubuntu的proxy中输入ip加端口可以直接科学上网。

4.1.YOLOV5s

目前使用的是这个模型

4.2.YOLOV5l

可以考虑更换此模型来进一步降低压力

5.结果

该设备没有NPU，故没有加速的情况，推理最终结果为一至三秒一张图。

6.添加摄像头拍照图片

• 通过VideoCapture读取摄像头每帧画面，然后保存至推理函数读取测试图片的目录中。