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[动态] 在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南

对于有兴趣在紧凑型硬件平台上部署高级对象检测算法的开发人员、教育工作者和业余爱好者，本指南提供了全面的概述。如果您希望探索 AI 与嵌入式系统的集成，尤其是在行空板M10 单板计算机上使用 YOLOv10 算法，您会发现它特别有用。您将学习如何设置环境、优化模型以提高性能以及实现实际应用。这使它成为提高您在 AI 和嵌入式系统开发方面的技能的宝贵资源。

1. 简介

1.1 YOLOv10简介

YOLO（You Only Look Once）系列是目前主流的端侧物体检测算法之一，最早由Joseph Redman等人提出，随着时间的推移，已经发布了多个版本，每个版本在性能和速度上都有“看似”的提升。

本文介绍的是运行在行空板M10板子上的 YOLOv10。YOLOv10 由清华大学研究团队提出，遵循 YOLO 系列的设计原则，致力于打造实时、端到端的高性能物体检测器。YOLOv10 弥补了 YOLO 系列在后处理和模型架构方面的不足，通过消除非极大值抑制 (NMS) 操作和优化模型架构，YOLOv10 在达到 SOTA 性能的同时，显著降低了计算开销。在标准物体检测基准上进行的大量实验表明，YOLOv10 在各个模型规模上在计算量-精度权衡方面显著优于之前的 SOTA 模型。如下图所示，YOLOv10-S / X 比性能相近的 RT-DETR R18 / R101 快 1.8 倍 / 1.3 倍。相比于YOLOv9-C，在同等性能下，YOLOv10-B将延迟降低了46%。此外，YOLOv10还展现出极高的参数利用效率，YOLOv10-L/X的参数量分别减少了1.8倍和2.3倍，性能比YOLOv8-L/X高出0.3 AP和0.5 AP；YOLOv10-M的参数量分别减少了23%和31%，但性能却与YOLOv9-M/YOLO-MS相近。

yolov10性能参数对比

1.2 行空板M10介绍

行空板M10是专为Python学习使用而设计的新一代国产开源硬件，采用单板机架构，集成LCD彩屏、WiFi蓝牙、各类常用传感器、丰富的扩展接口，自带Linux操作系统和Python环境，预装常用Python库，学生和老师只需两步即可开始Python教学。

行空板M10基于主频 1.2GHz 的 RK3308 Arm 64 位四核处理器，配备 512MB DDR3 内存和 16GB eMMC 硬盘，运行 Debian 10 操作系统。还支持 2.4G Wi-Fi 和蓝牙 4.0，采用 RTL8723DS 芯片。行空板M10还集成了主频 108MHz 的 GD32VF103C8T6 RISC-V 协处理器、64KB Flash 和 32KB SRAM。

行空板M10具有各种板载组件，包括 Home 按钮、A/B 按钮、2.8 英寸触摸彩色屏幕（分辨率为 240x320）、电容式硅麦克风、PT0603 光敏三极管光传感器、无源蜂鸣器和蓝色 LED。它还具有 ICM20689 六轴传感器，其中包括三轴加速度计和三轴陀螺仪。

接口方面，行空板M10提供了丰富的连接方式，拥有一个 USB Type-C 接口，用于将 CPU 连接到 PC 进行编程或为主板供电，还有一个 USB TYPE-A 接口，用于连接外部 USB 设备。此外，该板还具有一个 microSD 卡接口，可用于扩展存储空间，一个支持三个 10 位 PWM 通道和两个 12 位 ADC 通道的 3Pin I/O，一个独立的 4Pin I2C 接口，以及 19 个与 micro:bit 兼容的独立 I/O 金手指，支持各种通信协议和功能。

1.3 在行空板M10上使用 YOLOv10 进行物体检测

在本文中，我们将使用 DFRobot 开发的行空板M10 运行 YOLOv10，并尝试通过转换为 ONNX 格式来加速它。

在行空板上部署 YOLOv10 具有重要的实际意义和教育意义：

1. 便携性与部署灵活性： 行空板M10 体积小巧，适合嵌入到空间受限的设备中，实现便携的物体检测部署。相比大型计算机，行空板M10更适合现场和移动场景。

2. 性价比高： 行空板M10成本相对较低，适合预算有限的项目和教育用途。通过在行空板M10上运行 YOLOv10，可以进行低成本的物体检测应用开发和实验。

3. 学习与实验平台： 行空板M10提供了丰富的接口和板载组件，非常适合作为学习与实验平台。通过在行空板M10上运行 YOLOv10，学生和开发者可以深入了解嵌入式系统与人工智能的融合，了解资源受限环境下的优化和加速算法。

4. 技术挑战与创新：在资源有限的行空板上运行 YOLOv10 需要克服与计算性能和内存限制相关的挑战。这为开发人员提供了探索和创新的机会，可以尝试各种优化技术，例如模型压缩、量化和硬件加速。

2.准备：设置运行YOLOv10的环境

为了在行空板M10上成功运行 YOLOv10，我们将使用 Ultralytics 提供的库进行部署。首先，我们需要确保行空板M10上的 Python 环境满足 YOLOv10 的要求，具体升级到 Python 3.8 或更高版本。为此，我们建议使用 MiniConda 进行版本管理，以便轻松切换和管理不同的 Python 环境。

步骤如下：
1. 安装 MiniConda：首先，在行空板M10上下载并安装 MiniConda。MiniConda 是一个轻量级 Python 发行版，专门用于简化 Python 环境和软件包安装的管理。

2. 创建新环境：使用 MiniConda 创建一个 Python 3.8 或更高版本的虚拟环境。这可以确保我们部署 YOLOv10 不会受到系统默认 Python 环境的影响，避免出现兼容性问题。

3.激活环境：激活新创建的虚拟环境，使其成为当前工作环境。

4. 安装 Ultralytics 库：在激活的虚拟环境中，使用 pip 命令安装 Ultralytics 提供的 YOLO 库。这将下载并安装所有必要的依赖项和组件，使我们能够顺利运行 YOLOv10。

通过以上步骤，我们成功地将 YOLOv10 部署到了行空板上，充分利用了其强大的物体检测能力。这种方式不仅保证了 YOLOv10 的高效运行，还便于环境管理和版本控制，为后续的开发和实验打下了稳定的基础。另外，通过使用 MiniConda 进行版本管理，我们可以更灵活地应对不同项目的 Python 环境需求，提高开发效率。

以下是详细步骤：

步骤1检查当前Python版本：

在终端中输入：

python --version

终端显示：

Python 3.7.3

Ultralytics 不支持低版本的 Python，因此需要升级 Python。我们选择使用 MiniConda 进行版本管理和升级。

注意：不要使用 Anaconda，因为它在行空板M10上运行时可能会出现错误。

第 2 步下载 MiniConda：

在终端中输入：

wget https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-Linux-aarch64.sh

下载完成后终端显示：

Saved “Miniforge3-Linux-aarch64.sh” [74300552/74300552])

步骤 3 安装 MiniConda：

在终端中输入：

sudo bash Miniforge3-Linux-aarch64.sh

按照提示按ENTER或者yes键即可。终端最后显示：

Added mamba to /root/.bashrc

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

Thank you for installing Miniforge3!

在终端中输入：

source ~/.bashrc

安装完成后在终端输入：

conda

终端显示：

步骤4激活Conda：

在终端中输入：

conda activate

终端显示变化如下：

root@unihiker：

到：

(base)root@unihiker:

表示 Conda 激活成功。

步骤5 在Conda中创建YOLO环境：

将环境命名为“yolo”，并选择 Python 版本 3.11。在终端中输入：

conda create -n yolo python==3.11

在此过程中，显示屏显示：

输入“y”

环境创建完成后，终端显示：

步骤6激活YOLO环境：

在终端中输入：

conda activate yolo

终端显示变化如下：

（基地）根@unihiker：

到：

（yolo）root@unihiker：

表示成功激活YOLO环境。

步骤 7 安装 Ultralytics：

在终端中输入：

pip install ultralytics

完成后终端显示：

步骤 8 安装 Pillow 库：

在终端中输入：

pip install pillow

如果已经安装，终端显示：

Requirement already satisfied: pillow in /root/miniforge3/envs/yolo/lib/python3.11/site-packages (10.3.0)

步骤9安装OpenCV：

在终端中输入：

pip install opencv-python

如果已经安装，终端显示：

Requirement already satisfied: opencv-python in /root/miniforge3/envs/yolo/lib/python3.11/site-packages (4.9.0.80)

Requirement already satisfied: numpy>=1.21.2 in /root/miniforge3/envs/yolo/lib/python3.11/site-packages (from opencv-python) (1.26.4)

步骤 10 安装 Hugging Face 库：

在终端中输入：

pip install huggingface

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图9

步骤11 安装Hugging Face Hub库：

在终端中输入：

pip install huggingface_hub

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图10

3.快速入门：运行原生 YOLOv10

步骤1从GitHub下载项目：

YOLOv10项目网址：https://github.com/THU-MIG/yolov10

在终端中输入：

git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git

下载 YOLOv10 项目。然后在终端中输入以下内容进入目录：

cd yolov10

步骤2 准备所需文件：

重量文件：

[yolov10n.pt]

步骤3创建Python文件：

快速启动.py

示例代码：

Python

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO model (recommended for training)

model = YOLO("yolov10n.pt")

# Perform object detection on an image using the model

results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Save results to disk

results[0].save(filename=f"result_bus.jpg")

步骤4 确认YOLO环境已激活：

在终端中输入：

conda activate yolo

确认终端显示：

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图11

步骤 5 运行你编写的 Python 脚本：

在终端中输入：

python quick_start.py

终端显示：

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图12
使用原生的YOLOv10n模型进行单张图片推理大约需要7秒。

自动下载了我们为 YOLO 推理准备的图像“bus.jpg”，如下所示：

最终模型推理结果存储为“result_bus.jpg”：
在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图14

4. 优化：转换为 ONNX 格式

运行原生的YOLOv10n的时候速度比较慢，所以我们需要将其转换为ONNX格式，以加快其运行速度。

本节介绍如何将yolov10n.pt转换为ONNX格式，以加速其运行。以下是详细步骤：

在终端中输入：
cd yolov10

步骤2 创建一个名为export_onnx.py的Python文件，内容如下：

Pythonfrom ultralytics import YOLO # Load a modelmodel = YOLO("yolov10n.pt")  # load an official model # Export the modelmodel.export(format="onnx")

步骤3确认YOLO环境已激活：

在终端中输入：

conda activate yolo

确认终端显示：

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图15

步骤 4 运行你编写的 Python 脚本：

在终端中输入：

python export_onnx.py

终端显示：

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图16
可以看到转换后的文件“yolov10n.onnx”已被自动保存。

步骤5 编写文件来运行ONNX模型：

创建一个名为predict_onnx.py的文件，并写入以下代码：

Pythonfrom ultralytics import YOLO # Load the exported NCNN modelonnx_model = YOLO("yolov10n.onnx", task = 'detect') # Run inferenceresults = onnx_model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # Save results to diskresults[0].save(filename=f"result_bus_onnx.jpg")

步骤6 运行推理代码：

在终端中输入：

python predict_onnx.py

终端显示：
在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图17
该目录生成预测结果：

可以看到使用ONNX模型进行物体检测大概需要6.5秒，比原生模型快了0.5秒。

5.进一步优化：减小输入图像尺寸

显然，目前的推理速度仍然很慢。

如果想要提升推理速度，可以减小输入图片大小。在导出 ONNX 模型时，我们可以设置 imgsz 参数来指定输入图片大小。如果输入图片大小不确定，我们也可以设置 dynamic 参数为 True，让导出的 ONNX 可以接受任意大小的图片输入进行推理。具体步骤如下：

在终端中输入：

cd yolov10

步骤2 创建一个名为export_onnx.py的Python文件，内容如下：

这一步我们将动态参数设置为True。

Pythonfrom ultralytics import YOLO # Load a modelmodel = YOLO("yolov10n.pt")  # load an official model # Export the modelmodel.export(format="onnx", dynamic = True)

步骤3确认YOLO环境已激活：

在终端中输入：

conda activate yolo

确认终端显示：

在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图19

步骤 4 运行你编写的 Python 脚本：

在终端中输入：

python export_onnx.py

终端显示：
在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图20
可以看到文件“yolov10n.onnx”已自动保存。

步骤5 编写文件来运行ONNX模型：

创建一个名为predict_onnx.py的文件，并写入以下代码：

Pythonfrom ultralytics import YOLOimport cv2 # Load the exported NCNN modelonnx_model = YOLO("yolov10n.onnx", task = 'detect') image = cv2.imread('bus.jpg')print(image.shape) # Run inferenceprint('original')results = onnx_model("bus.jpg")results[0].save(filename='bus_640.jpg')print(256)results = onnx_model("bus.jpg", imgsz = 256)results[0].save(filename='bus_256.jpg')print(128)results = onnx_model("bus.jpg", imgsz = 128)results[0].save(filename='bus_128.jpg')print(64)results = onnx_model("bus.jpg", imgsz = 64)results[0].save(filename='bus_64.jpg')

本代码中我们分别测试了原始尺寸图像、256尺寸图像、128尺寸图像、64尺寸图像的运行情况。

步骤6 运行推理代码：

在终端中输入：

python predict_onnx.py

终端显示：
在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图21
原图大小为1080*810，原生YOLOv10n最大预测尺寸为640，耗时约6秒，结果如下：

当输入大小为448时，耗时约为秒。结果如下：

当输入大小为320时，耗时约为1.2秒，结果如下：
在行空板M10上运行 YOLOv10：高效物体检测的分步指南图24
当输入大小为256时，所需时间约为0.8秒。

当输入大小为128时，所需时间约为0.4秒。