39 让YOLOv11在树莓派上跑出15FPS：ONNX Runtime + NNAPI 极限优化上篇文章我们聊了雨雾夜间的AP提升，但有个读者给我发来消息：“老师，我模型精度上去了，可部署到树莓派5上只有3FPS，这跟PPT有啥区别？”这让我想起自己第一次把模型塞进树莓派时的情景——看着终端里跳动的FPS数字，恨不得把树莓派扔出窗外。别急，今天我们就来解决这个问题。我承诺过，这篇是专栏最后一篇，我们要让YOLOv11在树莓派5上跑出15FPS，而且模型从SD卡加载时间不超过2秒。准备好了吗？让我们开始这场极限优化之旅。痛点拆解：为什么你的模型在树莓派上跑不动？常见错误实现很多新手会这样做——直接把PyTorch模型用torch.jit.script导出，然后放到树莓派上用CPU推理：# 错误示范：直接使用PyTorch JITimporttorchimportcv2 model=torch.jit
39 让YOLOv11在树莓派上跑出15FPS：ONNX Runtime + NNAPI 极限优化上篇文章我们聊了雨雾夜间的AP提升，但有个读者给我发来消息：“老师，我模型精度上去了，可部署到树莓派5上只有3FPS，这跟PPT有啥区别？”这让我想起自己第一次把模型塞进树莓派时的情景——看着终端里跳动的FPS数字，恨不得把树莓派扔出窗外。别急，今天我们就来解决这个问题。我承诺过，这篇是专栏最后一篇，我们要让YOLOv11在树莓派5上跑出15FPS，而且模型从SD卡加载时间不超过2秒。准备好了吗？让我们开始这场极限优化之旅。痛点拆解：为什么你的模型在树莓派上跑不动？常见错误实现很多新手会这样做——直接把PyTorch模型用torch.jit.script导出，然后放到树莓派上用CPU推理：# 错误示范：直接使用PyTorch JITimporttorchimportcv2 model=torch.jit
)
