Ubuntu下使用yolov5

我在Ubuntu下配置深度环境的过程可参考：

• Ubuntu18配置与ROS兼容的深度学习环境（Anaconda3+PyTorch1.10+python3.8+cuda10.2）：https://blog.youkuaiyun.com/gyxx1998/article/details/121666269

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本篇文章主要参考：

• yolov5环境配置-Anaconda3 + Pytorch1.8 + Cuda10.2 + cuDnn8.2.0 + opencv3.2.0：https://blog.youkuaiyun.com/qq_38766208/article/details/121442446
• https://github.com/ultralytics/yolov5

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这里主要是记录Ubuntu下简单使用yolov5测试的过程，我是使用realsense d435i摄像头的RGB图像。

但是realsense有他自己打开摄像头的库，所以后续必然是要做一些更改的。（深度相机如果直接用opencv打开，要注意它的id）

这里参考的github上的yolo v5程序版本和功能比较全面，图片、视频、摄像头实时画面都可以使用，可以以这个程序为基础进行修改。

01 安装

下载文件到~/my_yolo5文件夹下，然后安装相关依赖

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git my_yolo5

cd my_yolov5

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

02 运行

运行需要在PyTorch环境，所以需要打开anaconda之前创建的pytorch环境

open_anaconda

torch

效果如下：

guyue@guyue:~/my_yolov5$ open_anaconda
(base) guyue@guyue:~/my_yolov5$ torch
(mytorch) guyue@guyue:~