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香橙派AIpro开发板评测:部署yolov5模型实现图像和视频中物体的识别
本文作为香橙派的开箱评测文章,通过在香橙派AIPro开发板上部署YOLOv5模型识别图像和视频中的物体,来验证其在实际应用中的表现。通过Xshell远程连接香橙派,安装Python环境和YOLOv5依赖,顺利实现了物体识别。AIPro的强大硬件配置和AI加速模块显著提升了深度学习任务的性能。丰富的学习资料和开发资源使其成为开发和学习AI技术的理想平台。由此不难看出,香橙派AIPro是一款高性能、高
OrangePi AIpro 作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,自发布以来就引起了我的极大关注。其配备的8/20TOPS澎湃算力,堪称目前开发板市场中的顶尖性能,实在令人垂涎三尺。如此强大的板子,当然要亲自体验一番。今天非常荣幸地拿到了一块OrangePi AIpro开发板,我迫不及待地选中了一款开源项目中模型进行部署,期待为大家带来一次精彩的体验。
一、香橙派AIpro介绍
1. 香橙派介绍
香橙派(Orange Pi)是一款开源的单板计算机,广泛应用于教育、嵌入式开发、物联网等领域。香橙派以其高性能和多样的功能模块,成为开发者和爱好者的理想选择。香橙派系列产品提供了丰富的接口和扩展能力,支持各种操作系统,如Android、Ubuntu、Debian等。
2. 香橙派AIpro开发版介绍
OrangePi AIpro 是2023.12月初,香橙派联合华为发布了基于昇腾的Orange Pi AIpro开发板,提供8/20TOPS澎湃算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等多个领域。作为业界首款基于昇腾深度研发的AI开发板,它搭载了高性能处理器和丰富的AI加速硬件,支持神经网络推理、图像识别等高计算需求的任务。
香橙派AIpro开发版正面:
香橙派AIpro开发版背面:
香橙派AIpro的主要特点包括:
特点 | 详细描述 |
---|---|
昇腾AI技术路线 | 集成图形处理器,拥有8GB/16GB LPDDR4X内存。支持双4K高清输出,提供8/20 TOPS AI算力,支持复杂的计算任务,适用于AI边缘计算、深度视觉学习、视频流AI分析等。 |
丰富的接口 | 包括两个HDMI输出、GPIO接口、Type-C电源接口、支持SATA/NVMe SSD 2280的M.2插槽、TF插槽、千兆网口、两个USB3.0、一个USB Type-C 3.0、一个Micro USB、两个MIPI摄像头、一个MIPI屏等。支持SATA/NVMe SSD 、以太网等,方便连接各种外设。 |
操作系统支持 | 支持Ubuntu和openEuler操作系统,提供灵活的开发环境。 |
强大的AI加速模块 | 昇腾AI技术路线,集成图形处理器,拥有8GB/16GB LPDDR4X内存。支持双4K高清输出,提供8/20 TOPS AI算力,提升深度学习和推理任务的效率。 |
二、香橙派AIpro评测(测试部署YOLOv5模型)
1. Xshell连接香橙派
确保香橙派已正确连接到电源和网络,并开启电源。
使用显示器和键盘登录香橙派,默认登录名为 HwHiAiUser,密码为 Mind@123。
点击右上角WIFI标识,继续点击“查看连接信息”,获取其内网IP地址,我的为 192.168.0.103。
然后,在你的电脑上启动Xshell,输入刚刚查到的内网IP和账号密码,远程连接香橙派,这样我们就能够通过Xshell远程操作开发板,Xftp同理,后面我们也需要用到Xftp实现个人电脑和开发板的文件同步。
登录成功如图:
2. 安装Python环境
为了在香橙派上运行YOLOv5模型,首先需要安装Python和pip。使用以下命令更新软件包列表并安装Python 3和pip:
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip -y
在本次测评中,我们提前安装了Python 3.9。你可以通过以下命令检查已安装的Python版本:
python3 --version
确保输出的版本号符合要求,例如:Python 3.9.x。
3. 安装YOLOv5
从GitHub上下载YOLOv5代码库。
通过Xftp或其他文件传输工具将其拷贝到香橙派上。
在香橙派终端中,进入YOLOv5目录并解压压缩包:
unzip yolov5-master.zip
cd yolov5-master
进入解压后的目录后,使用以下命令安装所需的Python依赖:
pip3 install -r requirements.txt
这些依赖包括PyTorch、OpenCV等YOLOv5运行所需的库。
4. 使用预训练模型识别图片
为了测试YOLOv5模型的效果,我们将使用预训练模型识别一张公交车场景的示例图片。运行以下命令:
python segment/predict.py --weights yolov5m-seg.pt --data data/images/bus.jpg
此命令将加载预训练的YOLOv5模型,并在指定的图片上进行目标检测。识别结果将保存在runs/predict
目录下,你可以查看输出的图片文件。
这里我们比较以下识别前后的公交车场景的示例图片:
识别前:
识别后:
通过对比识别结果和原始图片,你会发现YOLOv5模型在识别效率和精度方面表现非常出色。无论是公交车的轮廓还是细节,模型都能够准确地识别并标注出来,显示了其强大的图像处理能力。
5. 选择最优模型
在测试了YOLOv5预训练模型后,你可能希望选择一个最优模型来满足特定的需求。YOLOv5提供了多个不同的模型变种(如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x),这些模型在性能和精度上各有侧重。你可以根据需要选择最适合的模型。
首先,下载其他模型的权重文件:
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5m.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5l.pt
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5x.pt
然后,分别使用不同的模型权重进行测试,比较它们的性能和精度。例如,使用YOLOv5s模型:
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg
你可以通过比较不同模型在同一图片上的检测结果,选择性能和精度最符合你需求的模型。记录下检测时间和精度数据,帮助你做出最优选择。
6. 连接摄像头调试
为了进一步验证YOLOv5模型的性能,可以连接摄像头进行实时视频流的检测。首先,确保香橙派支持并正确连接摄像头。你可以使用USB摄像头或MIPI摄像头接口。
安装摄像头依赖:
sudo apt install v4l-utils -y
检查摄像头连接:
使用以下命令检查摄像头是否已连接:
v4l2-ctl --list-devices
运行实时检测:
使用YOLOv5模型对实时视频流进行检测。假设摄像头设备路径为/dev/video0
,运行以下命令:
python detect.py --weights yolov5m.pt --img 640 --conf 0.25 --source 0
这里,--source 0
指定了摄像头设备为默认的/dev/video0
,需要根据实际情况更改设备路径。
效果如下:
通过这些步骤,你可以在香橙派上成功部署并调试YOLOv5模型,实现实时视频流的目标检测。结合摄像头的实际使用情况和模型的检测结果,可以进一步优化模型参数和系统性能,以满足具体应用场景的需求。
三、使用感受及产品评价
1. 使用感受
在使用香橙派AIpro进行YOLOv5模型的测试部署过程中,香橙派AIpro的表现非常出色。通过Xshell远程连接香橙派,操作简便,响应迅速。Python环境的安装和YOLOv5的部署过程也十分顺利,依赖安装快捷,模型运行稳定,识别结果准确。
香橙派AIpro的强大硬件配置在处理复杂计算任务时表现尤为突出,特别是其AI加速模块,在深度学习任务中提供了显著的性能提升。此外,香橙派AIpro提供了丰富的学习资料和开发资源,包括详细的用户指南、案例教程和产品文档,为开发者提供了全方位的支持,使其能够更快地上手并实现各种AI应用。
整体使用体验非常流畅,产品质量优秀,是开发和学习AI技术的理想平台。无论是教育用途还是专业开发,香橙派AIpro都能满足用户的需求,值得推荐。
2. 产品评价
经过评测,我认为香橙派AIpro是一款非常不错的产品,从几个评价维度出发,我为大家列出了如下总结。
评价维度 | 详细描述 |
---|---|
硬件性能 | 香橙派AIpro配备8/20TOPS算力,在同类产品中处于领先地位。无论是进行深度学习模型的训练还是推理,AI加速模块都能显著提升性能,确保任务高效完成。 |
软件支持 | 支持Ubuntu和openEuler操作系统,为开发者提供了灵活的开发环境。丰富的学习资源,包括用户指南、案例教程和产品文档,使开发者能够轻松上手,快速实现AI应用的开发和部署。 |
扩展性 | 香橙派AIpro具有出色的扩展性。丰富的接口配置,如双HDMI输出、USB3.0、Type-C电源接口、M.2插槽等,满足各种外设连接需求。无论是连接显示器、摄像头,还是扩展存储,香橙派AIpro都能提供良好的支持。 |
性价比 | 考虑到其强大的性能和丰富的功能,香橙派AIpro的价格非常具有竞争力。对于教育用途和专业开发者来说,这是一款性价比极高的AI开发板,能够在预算内实现高效的AI开发和应用。 |
用户体验 | 总体来说,香橙派AIpro的用户体验非常出色。无论是硬件性能、软件支持,还是扩展性和性价比,都表现得非常优异。特别是在部署和运行YOLOv5等深度学习模型时,操作简便、运行稳定,显示出其强大的计算能力和稳定性。 |
香橙派AIpro是一款高性能、高可靠性的开发板,适合各种人工智能和深度学习应用场景。其丰富的学习资源和强大的硬件配置使其成为AI开发者和爱好者的不二之选。
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