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【YOLOv11模型改进系列】39 让YOLOv11在树莓派上跑出15FPS:ONNX Runtime + NNAPI 极限优化

【YOLOv11模型改进系列】39 让YOLOv11在树莓派上跑出15FPS:ONNX Runtime + NNAPI 极限优化 39 让YOLOv11在树莓派上跑出15FPS:ONNX Runtime + NNAPI 极限优化上篇文章我们聊了雨雾夜间的AP提升,但有个读者给我发来消息:“老师,我模型精度上去了,可部署到树莓派5上只有3FPS,这跟PPT有啥区别?”这让我想起自己第一次把模型塞进树莓派时的情景——看着终端里跳动的FPS数字,恨不得把树莓派扔出窗外。别急,今天我们就来解决这个问题。我承诺过,这篇是专栏最后一篇,我们要让YOLOv11在树莓派5上跑出15FPS,而且模型从SD卡加载时间不超过2秒。准备好了吗?让我们开始这场极限优化之旅。痛点拆解:为什么你的模型在树莓派上跑不动?常见错误实现很多新手会这样做——直接把PyTorch模型用torch.jit.script导出,然后放到树莓派上用CPU推理:# 错误示范:直接使用PyTorch JITimporttorchimportcv2 model=torch.jit
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