树莓派4B部署YOLO26实战：从35ms到28ms的ARM端延迟优化全解析
树莓派4B作为低成本边缘计算节点，在智能监控、物联网终端检测等场景中应用广泛，但受限于ARM Cortex-A72四核CPU与有限内存，部署YOLO系列模型常面临“延迟过高、内存溢出、稳定性差”三大难题。YOLO26凭借轻量化架构设计，成为树莓派4B的优选目标检测模型，但默认部署下推理延迟约35ms/帧，难以满足实时性场景需求。本文从树莓派4B硬件特性出发，拆解“环境适配→基础部署→分层优化→实测验证”全流程，聚焦ARM端专属优化手段（NEON加速、ONNX Runtime调优、内存调度优化等），最终将延迟稳定降至28ms/帧，同时保证94%+检测精度与系统稳定性。所有操作均基于树莓派4B（4GB版）+ Ubuntu 22.04 ARM64系统实测，附带完整可复用代码与优化明细，适合嵌入式开发者落地实践。
一、树莓派4B部署痛点与YOLO26适配性分析
树莓派4B的硬件瓶颈的是延迟优化的核心约束，需先明确特性与YOLO26的适配逻辑，避免优化盲目性：
1.1 树莓派4B硬件瓶颈（部署关键约束）
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算力有限：四核Cortex-A72（最高1.5GHz），无独立GPU，仅支持ARM NEON SIMD加速，浮点运算性能薄弱，默认部署YOLO模型易陷入算力瓶颈；
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内存紧张：4GB版实际可用内存约3.4GB，系统占用+模型加载+推理缓存易触发内存溢出，尤其在多帧连续推理场景；
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散热短板：高负载下CPU易降频（温度超80℃后频率
