问题描述
我正在通过 Manjaro OS (arm manjaro) 在 Raspberry Pi 4 B 型(4GB RAM)上运行 YOLOv5 工具。 在安装了该工具所需的此特定架构 (aarch64) 的所有要求后,它可以很好地执行推理任务(detect.py 文件),但除了工作缓慢(每帧大约 1-2 秒)之外,我还有一个问题,它显示了这一点:
OpenBLAS Warning : Detect OpenMP Loop and this application may hang. Please rebuild the library with USE_OPENMP=1 option.
喜欢 15 次。但是我不确定是什么导致了这个问题,如果它是火炬、opencv 或另一个调用 OpenBLAS 的库(我什至不知道 OpenBLAS 用于什么)但我担心错误应该在其中一个线。
# detect.py # Process detections
for i,det in enumerate(pred): # detections per image
if webcam: # batch_size >= 1
p,s,im0,frame = path[i],'%g: ' % i,im0s[i].copy(),dataset.count
else:
p,frame = path,'',im0s,getattr(dataset,'frame',0)
p = Path(p) # to Path
save_path = str(save_dir / p.name) # img.jpg
txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}') # img.txt
s += '%gx%g ' % img.shape[2:] # print string
gn = torch.tensor(im0.shape)[[1,1,0]] # normalization gain whwh
if len(det):
# Rescale boxes from img_size to im0 size
det[:,:4] = scale_coords(img.shape[2:],det[:,:4],im0.shape).round()
# Print results
for c in det[:,-1].unique():
n = (det[:,-1] == c).sum() # detections per class
s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}," # add to string
# Write results
for *xyxy,conf,cls in reversed(det):
if save_txt: # Write to file
xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1,4)) / gn).view(-1).tolist() # normalized xywh
line = (cls,*xywh,conf) if opt.save_conf else (cls,*xywh) # label format
with open(txt_path + '.txt','a') as f:
f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
if save_img or view_img: # Add bbox to image
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy,label=label,color=colors[int(cls)],line_thickness=3)
自从完成推理(检测)后,它显示了脚本的下一部分,这是推理所花费的时间。
任何帮助将不胜感激
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法,小编努力寻找整理中!
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