树莓派3b+目标检测： tflite 运行 mobilenet ssd

最新推荐文章于 2025-03-16 21:59:32 发布
最新推荐文章于 2025-03-16 21:59:32 发布
阅读量2.9k 收藏 1
点赞数
分类专栏： TensorFlow
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhqh100/article/details/103361480
版权
本文介绍了如何在树莓派3b+上配置目标检测环境，包括安装2019-09-26-raspbian-buster操作系统，利用pip3安装tflite_runtime和opencv，下载并运行预训练的Mobilenet SSD模型。通过python3代码实现USB摄像头的实时目标检测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. 硬件环境：树莓派3b+和USB摄像头

2. 操作系统：2019-09-26-raspbian-buster.zip

https://downloads.raspberrypi.org/raspbian/images/raspbian-2019-09-30/2019-09-26-raspbian-buster.zip

3. 安装tflite：

https://tensorflow.google.cn/lite/guide/python

pip3 install tflite_runtime-1.14.0-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

4. 安装opencv

如果用pip3安装opencv，版本会高一点，不过会稍微有点麻烦，所以用简单办法安装

sudo apt install python3-opencv

5. 下载model

参考https://www.tensorflow.org/lite/examples/object_detection/overview

最低0.47元/天 解锁文章
树莓派实现目标实时检测opencv-Moblenet
xiao__run的博客
06-10 1万+
1、opencv3.3以上版本安装 忽略，见博客 效果图 在OpenCV3.3版本发布中把DNN模块从扩展模块移到了OpenCV正式发布模块中，当前DNN模块最早来自Tiny-dnn，可以加载预先训练好的Caffe模型数据，OpenCV做了近一步扩展支持所有主流的深度学习框架训练生成与导出模型数据加载，常见的有如下： Caffe TensorFlow Torch/PyTorch ...
安全帽深度学习训练：从TensorFlow Object-Detection API到树莓派 tflite移动端踩坑记
jiangjiang4564的博客
07-16 2272
今天也算我首次发实现过程博文，写的不好请谅解，如果对您有帮助，麻烦点个赞噢 说一下我的实现过程，我是Object Detection API训练模型，版本tf 1.14 正常按网上教程训练出来后，https://www.cnblogs.com/White-xzx/p/9503203.html，可以出现model.ckpt-200000.data 训练文件，然后按教程会出来frozen_inference_graph.pb等文件（这一步是在windows7环境下实现）， 然后通过exp...
树莓派3B+(适合树莓派3B)运行Tensorflow Object Detection
DeepHao'Blog
01-20 1004
一、系统安装 此处省略XX字，在我的博客树莓派3B+(适合树莓派3B) Qt 使用 Cmake C++ OpenCV，此处链接中具有详细的系统安装教程，此处延用当时的环境，源，系统，配置等 二、正式安装 1.Update Raspberry Pi sudo apt-get update sudo apt-get upgrade 完成如下，上次升过级，所以这次很快，第一次升级速度会很慢 2.In...
在树莓派上运行 COCO-SSD MobileNet 目标检测：完整指南
最新发布
Interview_TC的博客
03-16 1091
无论是识别门口的快递包裹、监控花园里的小动物，还是打造一个智能安防系统，目标检测技术都能让你的树莓派项目如虎添翼。无需昂贵的硬件，只需一个普通的树莓派和摄像头，即可开启计算机视觉的奇妙之旅！标准卷积 vs 深度可分离卷积（来源：Google Research），无需复杂的区域建议步骤。通过本指南，你已经成功在树莓派上部署了实时目标检测系统！是计算机视觉领域最权威的数据集之一，包含。COCO数据集示例图像（来源：COCO官网）：OpenCV 不支持摄像头的像素格式。：预处理与后处理的坐标转换错误。
树莓派3B+ tensorflow目标检测API SSD
xyc2690的博客
06-22 5729
整个工程已经上传到Github上了https://github.com/xyc2690/Raspberry_ObjectDetection_Camera环境准备：摄像头，OpenCV首先在树莓派上安装最新的TensorFlowhttps://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases下载SSDmobile模型http://download.ten...
基于树莓派与YOLOv3模型的人体目标检测小车（四）
u010968350的博客
03-30 2776
前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练，并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了，接下来就是一些应用层面的东西了。 树莓派控制马达： 1. 材料硬件： 1.树莓派3B+ 2.四个直流电机 3.一个小车底盘+四个车轮（某宝上有卖） 4.L298N驱动模块（介于树莓派与马达之间的桥梁） 5.充电宝一个（用于给树莓派供电） 6...
树莓派3B+(适合树莓派3B)运行Tensorflow_Lite
DeepHao'Blog
01-21 5762
TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，可以在Android与IOS端进行部署，本次使用MobaXterm进行配置安装 一、树莓派环境配置 1.树莓派升级 此次树莓派沿用我在 树莓派3B+(适合树莓派3B) Qt 使用 Cmake C++ OpenCV 与 树莓派3B+(适合树莓派3B)运行Tensorflow Object Detection 后的配置，所有配...
在树莓派上运行TensorFlow-Lite实现对象检测（Object-Detection）(转载)
Leo_whj的博客
09-18 809
https://blog.csdn.net/weixin_42673396/article/details/105525863
MobileNet-SSD + imagezmq部署树莓派搭建监控系统
y459541195的博客
11-25 2735
Reference: https://github.com/jeffbass/imagezmq https://www.pyimagesearch.com/2017/09/18/real-time-object-detection-with-deep-learning-and-opencv/ https://arxiv.org/abs/1704.04861 https://github.com/c...
详解 TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署物体检测 demo（1）——照本宣科
Abandon_first的博客
06-21 4700
用 tflite 实现移动端物体检测
【树莓派4B Python编程宝典】：实用技巧大揭秘
树莓派4B作为一款功能强大的单板计算机，与Python编程语言的结合，为开发者提供了无限的创新机会。本文首先概述了树莓派4B的基本情况以及Python编程语言的相关基础知识。随后，深入探讨了树莓派4B基础Python编程的...
tflite-perf-tests:树莓派4和其他边缘设备上的tflite基准测试套装
03-17
介绍 该存储库包含从具有不同优化模式的不同tflite模型获得的延迟基准（FPS速率）。 已经在RPI和WSL（在CPU上）上进行了测试。 规格在。 Python和C ++用于实现。 规格 python版本：3.7.3 RPI版本： 32位：Raspbian GNU / Linux 10 \ n \ l ::: Linux raspberrypi 5.4.72-v7l +＃1356 SMP 10月22日星期四13:57:51 BST 2020 64位：Debian GNU / Linux 10 \ n \ l ::: Linux raspberrypi 5.4.79-v8 +＃1373 SMP PREEMPT Mon Nov 23 13:32:41 GMT 2020 aarch64 GNU / Linux WSL版本：Linux acerf15 4.4.0-19041-Micr
mobilenet_ssd_tflite_v1
09-13
MobileNetv2-SSDLite是MobileNet-SSD的升级版，其主要针对移动端对速度要求高的场合。
ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28.tar.gz
07-25
ssd_mobilenet_v1_coco https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
Python-Caffe实现MobilenetSSD人脸检测器兼容树莓派
08-11
Caffe 实现Mobilenet-SSD人脸检测器（兼容树莓派）
【树莓派深度学习边缘计算】：实现轻量级AI模型部署
最后，通过智能家居控制系统、视频监控中的人脸识别和实时物体检测系统的案例分析，本文展示了一些具有实际应用价值的树莓派深度学习项目。关键字涵盖了树莓派、深度学习、边缘计算、模型优化、数据增强、实时物体...
基于Win 10_Linux子系统的Tensorflowlite（.tflite模型）转换
qq_29777213的博客
01-13 834
基于Win 10_Linux子系统的Tensorflowlite（.tflite模型）转换 一、前言 本篇文章是通过在windows平台下的Linux子系统实现tflite模型的转换，执行后面操作的前提是，你已经在win10平台拥有了完整的tensorflow运行和训练的环境，win10平台的tensorflow的配置和训练不在本篇文章的介绍范围，如果有问题，欢迎在评论区留言。 另：目前tflite模型仅支持ssd模型的转换，所以在训练和转换的过程中请选择ssd_mobilenet模型得出的.ckpt模型文
【基于opencv3.4.1的Mobilenet_SSD深度学习模型的调用与目标识别】
爱CV
10-02 4607
目前，常见的目标检测算法，如Faster R-CNN，存在着速度慢的缺点。该论文提出的SSD方法，不仅提高了速度，而且提高了准确度。SSD: 该论文的核心思想： 本文中我们主要总结前人工作，通过opencv调用ssd生成模型，实现对图像或视频流中目标的识别。 其中mobile_net的模型文件与描述文件位于opencv安装路径的C:\opencv\opencv\sources\sa...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值