树莓派（8）：树莓派搭建MNN

树莓派4B搭建MNN推理引擎

最新推荐文章于 2024-04-29 15:08:19 发布

原创

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#神经网络

本文详细介绍在树莓派4B上搭建MNN轻量级深度神经网络推理引擎的过程，包括硬件和软件环境配置、MNN版本选择、编译选项设置及编译步骤。提供亲测可行的MNN版本，附带编译后的MNN库文件下载链接。

树莓派搭建MNN

0.环境
- 0.1硬件环境
- 0.2软件环境
1.获取MNN
2.编译选项
3.Build on RaspberryPi
- 3.1准备
- 3.2 编译
4. End & Share

MNN是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，在端侧加载深度神经网络模型进行推理预测。

最近在树莓派上部署了一下，跑神经网络能够达到非常不错的效果。关于MNN的资料非常多，相信大家可以轻松找到，比如语雀这里就有很详细的资料，其github也是有更为直接的资料。

在此只记录一下树莓派搭建MNN的过程，包括安装界面以及遇到的一些坑，以便下次有需求时能顺利搭建，同时也供大家参考。

0.环境

0.1硬件环境

我用的是树莓派4B(4G版本)，应该是各种树莓派型号都可以。

0.2软件环境

我用的是树莓派镜像buster版本，另外，MNN对于cmake、protobuf、gcc的版本是有一定要求的——

cmake (version >=3.10 is recommended)
protobuf (version >= 3.0 is required)
gcc (version >= 4.9 is required)

这个比较简单，更新到最新版本就OK了。

1.获取MNN

git clone https://github.com/alibaba/MNN.git
此方法要慎重，MNN版本不对会很麻烦。比如出现下面这种状况——

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Zhao Dongyu

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在树莓派4B上基于NCNN框架部署YOLOv8的实战教程

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摘要：本文详细介绍了在树莓派4B上基于NCNN框架部署YOLOv8目标检测模型的完整流程。从PyTorch模型转换为NCNN格式，到树莓派环境配置（OpenCV和NCNN编译），再到C++代码实现与优化，涵盖模型加载、推理和绘图等核心功能。测试结果显示，树莓派4B上可实现约2 FPS的检测速度，Windows平台达6~7 FPS。文章还提供了量化模型、多线程优化等实用建议，并附常见问题解答，为边缘设备部署轻量化目标检测提供了可行方案。（149字）

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本文详细介绍了在树莓派4B上基于NCNN框架部署YOLOv8目标检测模型的全流程。内容包括：从PyTorch模型导出NCNN格式文件、树莓派环境配置（OpenCV和NCNN编译）、C++实现代码解析（含模型加载、推理及后处理），以及实际部署测试结果。在树莓派4B上达到约2FPS，并提供INT8量化、多线程等优化建议。该方案为无GPU设备提供了轻量化目标检测的实用部署方案，适合边缘计算场景。

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树莓派安装MNN

上善若水，为而不争

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2157

前言 MNN是阿里开源的一款用于边缘端设备部署、推理深度学习模型的框架，与腾讯开源的ncnn类似哈。 MNN在[github](https://github.com/alibaba/MNN "github")上有开源，同时官方也有提供[开发接口文档](https://www.yuque.com/mnn "开发接口文档")；而且写的比较详细。跟ncnn一样，MNN也是在手机端用的还比较多，...

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免VIP阅读：https://blog.gabrielme.xyz/MNN-Python-On-Raspberry-Pi-4B/ 本文内容来自ling9601在MNN GitHub中issues_1051的回答，加上笔者实测过程中的一些注释。由于MNN没有用于树莓派4B的pip安装包，所以需要在树莓派上使用python版的MNN的话可以自己编译whl文件，然后安装。或者直接尝试安装笔者编译的whl包：点这里，安装失败再自行编译。笔者使用的树莓派4B系统为2021-05-07-raspios-buste

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接触深度学习也有段时间了，实际项目落地部署尤为重要，尤其前端部署，再牛逼的模型部署不支持也是白瞎。所以想着折腾下前端部署，github开源项目+前端部署岂不美哉。高通、海思、安霸针对自己的硬件都有自己一套深度学习加速，但底层源码都是不开源，只是提供上层的api接口；目光转移到了腾讯的ncnn和阿里的mnn，考虑到mnn的文档比较详细，便选择了mnn，正好手头有树莓派这个前端设备，便有了前端部署MNN+树莓派这个系列。一.树莓派安装OpenCV https://www.pyimagesearch..

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树莓派上部署ncnn，运行yolov5_lite算法，最简单的方法，保姆级教程你值得拥有！！！！！

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3510

本实验使用的是这个下载好镜像之后，一定要先改交换区的大小，不然后面会卡到你怀疑人生，推荐看这个进行本实验前需要更换国内源，换源大家可以看看https://blog.youkuaiyun.com/qq_45756736/article/details/138291635?安装运行环境，训练模型等，这里就不再赘述。

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1329

apt-get install graphviz pip install -U pip pip install -U MNN mnn #查看mnn信息

Yolo-FastestV2在树莓派4B上的MNN移植记录

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Yolo-FastestV2 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/，非常感谢作者的分享！模型准备首先，下载代码，根据要求训练，或者直接使用作者训练好的模型，根据作者的文档，导出onnx模型。 MNN编译下载最新的MNN代码。编译MNNConvert 首先编译MNNConvert，这个是x86_64版本的，还好，用cmake可以在不同的目录里build，根据官方文档编译，默认是不成功的，我的版本是1.2.1。编译方式如下： cd MNN/ ./s

34、树莓派进行人体姿态检测并进行语音播报

sxj731533730

07-31

3148

第二步写代码在树莓中，调用串口和摄像头（摄像头可以使用手机的摄像头或者笔记本的摄像头直接用ffmpeg拉流推流给树莓派代码），我用的usb摄像头，推拉流摄像头使用手机摄像头当做实际树莓派的输入视频流参考这篇。基本思想需要水一篇博客，套用了qiuqiu大佬的simplepose代码，使用ncnn框架，做了个动作检测，然后套用了树莓派4b和使用了语音模块播报。其中中文生成语音十六进制使用喇叭官方软件拷贝就行，只上个简单图。一、自己购买树莓派和喇叭，链接参考这篇博客。..................

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