Inferenz mit konvertiertem YOLOv5s Intermediate Representation (IR)-Modell kann nicht ausgeführt werden

Es kann nicht ermittelt werden, wie das YOLOv5s- und YOLOv7-tiny-Modell auf Raspberry* Pi 4B mit Intel® NCS2 ausgeführt werden soll.

1. Klon YOLOv5 GitHub*-Repository:
   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
2. Installationsvoraussetzungen :
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt
3. Herunterladen YOLOv5s PyTorch-Modell von vortrainierten Checkpoints.
4. Konvertieren YOLOv5s PyTorch-Modell in das ONNX* Format:
   python export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1 --include onnx
5. Konvertieren Sie das YOLOv5s ONNX*-Modell mit dem Paket openvino-dev[onnx] pip mit dem folgenden Befehl vom offiziellen in das Intermediate Representation (IR)-Format:
   mo --input_model yolov5s.onnx --output <output_nodes> --data_type FP16 --scale_values=images[255] --input_shape=[1,3,640,640] --input=images
6. Führen Sie die Python-Demo zur Objekterkennung unter Verwendung des YOLOv5s IR-Modells mit dem folgenden Befehl aus:
   python3 object_detection_demo.py -at yolov4 -d MYRIAD -m yolov5s.xml -i <path_to_input>