使用 Tensorflow Lite 在 Raspberry Pi 3 B+ 中使用 yolov4 模型進行對象檢測

Question

我嘗試使用 Tensorflow Lite 在 Raspberry Pi 3 B+ 中運行 yolov4 模型。 我拿了代碼並嘗試按照以下鏈接中的說明進行操作，它在我的電腦上成功運行，但在 raspberry 中卻沒有。： https : //github.com/haroonshakeel/tensorflow-yolov4-tflite

在 rasbian 中使用這些命令：

cd Projects/tflite/
python -m pip install virtualenv
python -m venv tflite-env
source tflite-env/bin/activate
sudo apt -y install libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libpng12-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev libv4l-dev libxvidcore-dev libx264-dev
sudo apt -y install qt4-dev-tools libatlas-base-dev libhdf5-103
python -m pip install opencv-contrib-python==4.1.0.25
uname -a
uname -m
python --version
python -m pip install https://dl.google.com/coral/python/tflite_runtime-2.1.0.post1-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl

對於跑步：

python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4-416 --input_size 416 --model yolov4 --framework tflite

它給了我：

Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info

我為權重運行了以下命令：

python convert_tflite.py --weights ./checkpoints/yolov4-416 --output ./checkpoints/yolov4-416-fp16.tflite --quantize_mode float16

並有此錯誤：

OSError: Unable to create file (unable to open file: name = ' ./checkpoints/yolov4-416', erno = 21, error message = 'Is a directory', flags = 13, o_flags = 242)

最后，當我嘗試使用此命令運行檢測時：

python detect_video.py --weights ./checkpoints/yolov4-416.tflite --size 416 --model yolov4 --video ./data/videoNIR.AVI

我有這個錯誤：

TypeError(): load() missing 1 required positional argument: 'export dir'

有什么辦法可以解決這些錯誤嗎？ 謝謝。

Answer 1

構建 tflite 模型的命令不應在 raspberry 上執行。 您在 PC 上完成所有操作，然后在樹莓上執行檢測命令。另外請注意，如果您沒有在樹莓上連接屏幕，代碼將無法工作，因為它仍在尋找使用過的 GUI 可以被執行，它不會找到！