我在部署yolov5模型时遇到了问题，yolov5训练好的模型按照pt-onnx-tensorflow lite的过程转换成了tflite。但是也仍然有7mb，我将此模型部署到openmv上爆内存了，发现他好像只能运行几百kb的模型，所以想问问大家有什么能够运行7mb大小yolov5模型的摄像头来进行目标检测。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:针对在内存有限的移动端设备上部署和运行较大的yolov5模型的问题，我可以提供以下解决方案：
首先，我们可以通过模型压缩和量化来减小模型的大小，并减少内存的占用。可以使用 TensorFlow 提供的一些工具和技术来实现这一目标。
可以尝试使用网络剪枝技术或压缩算法来减小模型的大小。这些技术可以通过减少模型中的冗余参数和神经元来实现模型的压缩。一些常用的模型剪枝库包括 TensorFlow Model Optimization（https://github.com/tensorflow/model-optimization）、NNCF（https://github.com/openvinotoolkit/nncf）等。
模型量化是将浮点模型转换为定点模型或混合精度模型的过程，可以大幅减小模型的大小和计算需求。TensorFlow提供了一些工具，如 TensorFlow Lite Converter，用于将模型转换为量化格式。
你可以尝试使用 TensorFlow Lite Converter 将已经转换为 tflite 格式的 yolov5 模型再进行量化。量化技术包括整数量化、动态范围量化、哈哈哈。。。。。等。可以根据具体场景选择合适的量化方式进行尝试。
通过对模型进行一些优化，可以减小模型内存的占用。
调整输入图像的大小可以减少模型所需的内存。你可以根据具体需求，利用图像预处理技术将输入图像调整为合适的大小。Tip: yolov5模型对输入图像的大小比较敏感，可能需要对模型进行微调以达到更好的性能。
如果模型限制了内存大小的硬性要求，可以考虑将模型分割成多个部分，并分别在移动设备上运行。例如，将 yolo 模型拆分为单独的检测器和后处理器，并分别在移动设备上运行。
除了模型本身的优化，还可以考虑一些环境优化来满足内存有限的设备需求。
可以尝试使用一些支持硬件加速的移动设备，如 Jetson Nano、Raspberry Pi、边缘AI摄像头等。这些设备通常具有更好的性能和内存管理能力，可以更好地运行较大的模型。
如果设备限制无法满足需求，可以考虑将模型部署到云端进行推理，并通过网络传输结果回到移动设备上。这样，移动设备只需处理网络传输和显示结果，而不需要承担较大的计算和内存压力。
如果以上方法仍无法满足需求，可以考虑使用更小的目标检测模型替代 yolov5。例如 MobileNet、Tiny YOLO 等模型在内存有限的设备上运行较好，并且模型大小较小。
总结： 对于在内存有限的移动设备上部署和运行较大的 yolov5 模型，可以尝试使用模型压缩和量化、模型优化、环境优化等方法来减小模型的大小和内存占用。同时，考虑使用支持硬件加速的设备或将模型部署到云端进行推理，或使用更小的目标检测模型替代，以满足移动设备的需求。