树莓派也可以部署基于YOLO的目标检测

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点击下方 卡片 ，关注“ 小白玩转Python ”公众号 在本文的第一部分中，我测试了YOLO（You Only Look Once）这一流行的目标检测库的“复古”版本。只使用OpenCV运行深度学习模型，而不使用“沉重”的框架如PyTorch或Keras，对于低功耗设备来说是有前途的，因此我决定深入研究这个主题，看看最新的YOLO v8模型在树莓派上的工作原理。 让我们深入了解。 硬件 在云中运行任何模型通常不是问题，资源几乎是无限的。但对于“在现场”的硬件，有更多的限制。有限的RAM、CPU功率，甚至不同的CPU架构、较旧或不兼容的软件版本、缺乏高速互联网连接等等。云基础设施的另一个重要问题是成本。假设我们正在制作一个智能门铃，并且我们想要向其添加人员检测。我们可以在云中运行一个模型，但每个API调用都要花钱，谁来支付呢？并不是每个客户都愿意为门铃或 ………………………………