我的raspberry pi
在实时对象检测我的fps我使用笔记本电脑Windows 10在我自己的数据集上训练了Yolo-Darkflow对象检测。
但是，当试图在Raspberry Pi上测试它（在Raspbian OS上运行）时，它的FPS速率非常低约0.3，但是当我仅尝试使用YOLO的网络摄像头时，它可以与快速框架一起使用。。
有人可以建议我做什么吗？原因与Yolo模型，OpenCV或Phthon有关吗？如何使FPS速率更高，更快地使用网络摄像头检测？
Raspberry Pi没有GPU Procesors，因此很难在高FPS上进行图像识别。
我在Raspberry Pi上的检测器没有任何加速器可以达到5 fps。我使用了SSD Mobilenet，并在训练后进行量化。
TensorFlow Lite提供对象检测演示可以在Raspberry Pi上达到约8 fps。
您可以使用Raspberry Pi尝试Coral AI加速器。它是一个USB加速器，您可以从中获得14fps。检查此https://coral.ai/docs/accelerator/get- started/#requirentess