Hailo-8加速卡YOLO推理从零开始教程（Linux系统实战指南）

二、安装驱动和工具

1. 更新系统包列表：

    sudo apt update  

2. 安装Hailo-8驱动：访问Hailo官方网站下载驱动包，或使用以下命令安装（请根据实际版本调整）：

    sudo dpkg -i hailo-driver-*.deb  

3. 安装Hailo推理工具包：这包括模型转换和推理库，是深度学习推理的基础。

    sudo apt install hailo-inference-tools  

三、配置YOLO模型

YOLO模型需要转换为Hailo格式。首先，下载预训练的YOLO模型，例如YOLOv5。使用Hailo提供的模型转换工具将ONNX格式的YOLO模型转换为Hailo格式。

    hailoc converter --input yolov5s.onnx --output yolov5s.hailo  

确保模型转换成功，这是进行Hailo-8加速卡推理的关键步骤。

四、运行推理示例

编写一个简单的Python脚本进行推理。首先，安装Hailo Python API：

    pip install hailo-platform  

然后，创建推理脚本。以下是一个基本示例：

    import hailo# 初始化Hailo设备device = hailo.Device()model = device.load_model("yolov5s.hailo")# 准备输入数据input_data = ... # 根据模型要求准备图像数据# 运行推理output = model.infer(input_data)# 处理输出结果print("推理完成！")  

运行脚本，观察输出。如果一切正常，你应该能看到目标检测的结果。这展示了YOLO推理在Hailo-8加速卡上的高效性。

五、总结

通过本教程，你学会了如何在Linux系统上使用Hailo-8加速卡进行YOLO推理。从驱动安装到模型转换，再到运行推理，每一步都详细讲解。希望这对你的项目有帮助！记住，Hailo-8加速卡能显著提升推理速度，特别适合边缘计算场景。继续探索YOLO推理的更多应用吧！