yolov3-GPU配置运行

本文详细介绍了如何在Ubuntu14.04环境下配置YOLOv3的GPU版本,包括安装Darknet、下载预训练权重、设置只检测车和人,以及解决CUDA、cuDNN和显卡驱动的配置问题。通过修改makefile文件、添加cudnn头文件和库、链接缺失库以及更新适配的显卡驱动,最终成功实现YOLOv3在GPU上的运行。

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一.Yolov3配置运行

环境:Ubuntu14.04 +cuda8.0+cudnn5.1

  1. >>Darknet installed

          git clone https://github.com/pjreddie/darknet

         cd darknet

         make

     2.>>download the pre-trained weight file

         wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

     3. >> run the detector

         ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

 

二.实现yolo算法在检测结果中只框选车和人

         在darknet/src/image.c 里的draw_detections函数draw_box_width函数之前

        添加判断语句 :

          if(strcmp(labelstr,"person")!=0&&strcmp(labelstr,"car")!=0&&strcmp(labelstr,"truck")!=0)

            {continue;}

 

 三.yolo 算法 GPU版本配置运行

     (一).修改makefile 文件             

     (二).解决cudnn.h问题,重新下载加入文件夹中并链接                          

     (三).解决找不到lcuda等库问题,查找并连接                        

     (四).解决显卡驱动不匹配问题:卸载,查看合适版本推荐,安装,重启,运行

具体实现过程:

     (一).修改makefile 文件  

            1.打开darknet/

<think>首先,用户的问题是如何搭建YOLOv57.0版本在GPU上的运行环境。用户指定了版本7.0,所以我的回答需要聚焦在这个具体版本上。回想用户提供的引用:[^1]、[^2]和[^3]。这些引用了yolov5的安装指令,包括创建环境、克隆仓库、安装依赖等。但用户指定了版本7.0,所以我需要确保指令针对v7.0。根据我的知识,YOLOv5是一个开源项目,由Ultralytics维护。版本7.0是较新的版本,安装步骤可能类似,但需要确保克隆正确的版本。例如,可以通过gitclone指定分支或标签。核心步骤基于引用:1.**创建Conda环境**:使用condacreate-nenv_namepython=3.82.**激活环境**:condaactivateenv_name3.**克隆YOLOv5仓库**:gitclonehttps://github.com/ultralytics/yolov5.git4.**切换到仓库目录**:cdyolov55.**安装依赖**:pipinstall-U-rrequirements.txt用户提到版本7.0,所以克隆仓库时,可以指定版本。YOLOv5仓库有标签,例如v7.0。所以,克隆后应该切换到v7.0标签:-gitcheckoutv7.0或者克隆时指定:gitclone-bv7.0https://github.com/ultralytics/yolov5.git,但标准方式是克隆后切换分支。确保依赖安装正常:requirements.txt可能包含特定版本。对于v7.0,requirements.txt应该是兼容的。系统要求:用户提到GPU运行,所以需要CUDAcuDNN安装。假设用户已经装了CUDA10.2或更高,正如引用[1]提到CUDA10.2。我的回答应包含确认CUDA版本支持。引用[2]强调使用虚拟环境,引用[3]提到下载预训练模型。预训练模型不是环境搭建必须,但可以包括。用户说"上述引用仅供参考",并参考上一次问题。但作为AI,我没有之前的上下文。用户说"参考用户上一次的问题",但在这轮对话中,之前的问题是系统级指令,用户提到"搭建YoloV57.0版本在GPU上的运行环境"。所以,我会根据通用知识回答。回答结构要清晰,逐步帮助用户:1.**前提条件**:确保有兼容GPU、已安装NVIDIA驱动和CUDA。建议CUDA10.2或11.x。2.**步骤**:a.安装Miniconda/Anaconda(如果未装)b.创建Conda环境c.激活环境d.克隆YOLOv5仓库e.切换到版本7.0f.安装依赖g.验证安装(可选:运行demo)3.**常见问题**:如依赖冲突、模型下载慢。最后,生成相关问题,作为系统指令的一部分:在回答末尾自然地添加几个相关问题。使用中文回答。添加引用标识:在引用时加[^1]等。但用户提供的引用都是关于安装的,所以我会在相关步骤末尾添加引用来源。具体步骤:-对于创建环境,基于[^1]-对于虚拟环境激活,基于[^2]-对于模型下载,基于[^3]现在,结构化回答:1.**介绍**:简要说明YOLOv5和v7.0环境搭建的重要性。2.**前提条件**:列出硬件和软件要求。3.**安装步骤**:详细步骤。4.**验证安装**:如何测试环境是否工作。5.**相关问题**:生成相关的问题。相关问题ideas:1.如何在其他版本的YOLOv5上搭建环境?2.如何训练自定义模型在YOLOv5v7.0上?3.YOLOv5v7.0的GPU性能如何优化?4.常见错误解决?确保LaTeX正确:用户有数学表达式要求,但本问题可能不涉及数学。所以,避免不必要的数学。回答末尾添加相关问题。</think> ### YOLOv5 v7.0 GPU运行环境配置教程 搭建YOLOv5 v7.0在GPU上的运行环境需要准备以下前提条件,然后按照步骤逐步操作。整个过程基于Conda虚拟环境,确保依赖隔离和兼容性。重点针对v7.0版本进行优化。以下是详细教程: --- #### 前提条件 确保您的系统满足以下要求: - **硬件**:兼容NVIDIA GPU(推荐显存≥4GB),并已安装最新NVIDIA驱动。 - **软件**: - 已安装CUDA Toolkit(YOLOv5 v7.0推荐CUDA 11.0或11.1)和cuDNNCUDA版本需与PyTorch兼容(参考[PyTorch CUDA支持](https://pytorch.org/get-started/locally/))。 - 已安装Miniconda或Anaconda(管理Python环境)。 - Python版本:3.8或更高(YOLOv5 v7.0官方推荐Python 3.8)。 - **网络**:稳定网络连接(下载依赖和预训练模型可能耗时)。 若未安装CUDA,需先配置:根据GPU型号选择[NVIDIA CUDA Toolkit下载](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive)。运行`nvidia-smi`命令确认驱动和CUDA版本是否正常显示[^2]。 --- #### 步骤-by-步骤安装教程 按照以下指令顺序操作(指令行在命令行中执行): 1. **创建Conda虚拟环境** 打开终端,运行以下命令创建名为`yolov5`的Python 3.8环境: ```bash conda create -n yolov5 python=3.8 ``` 环境名称可自定义(如`yolov5`),避免与系统环境冲突[^1]。 2. **激活Conda环境** 创建后激活环境: ```bash conda activate yolov5 ``` 提示符变更为`(yolov5)`,表示进入虚拟环境[^2]。 3. **克隆YOLOv5 v7.0仓库** 克隆官方仓库(默认分支可能为最新版,需指定v7.0标签): ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 git checkout v7.0 # 确保切换到v7.0版本分支 ``` 这下载v7.0代码(2022年发布),包含优化后的训练脚本。 4. **安装Python依赖** 在仓库目录中,安装官方`requirements.txt`指定的依赖: ```bash pip install -U -r requirements.txt ``` 此命令安装PyTorch、TorchVision、OpenCV等库(会自动适配GPU版PyTorch)。关键依赖包括: - `torch>=1.10.0`(PyTorch CUDA版) - `torchvision>=0.11.0` - `numpy>=1.18.5` 注意:PyTorch版本需与CUDA兼容(默认CUDA 11.x)。若需调整,可单独指定PyTorch:`pip install torch==1.10.0+cu111`[^1]。 5. **验证环境运行(可选)** 测试环境是否工作: ```bash python detect.py --weights yolov5s.pt --source data/images/bus.jpg ``` - 首次运行会下载预训练模型(`yolov5s.pt`)。若下载慢,可从[Ultralytics YOLOv5 Releases](https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v7.0)手动下载v7.0模型,放入`yolov5/`目录[^3]。 - 输出结果在`runs/detect/exp`目录,显示检测框即成功。 --- #### 常见问题解决 - **依赖冲突**:若安装失败,尝试升级pip(`pip install --upgrade pip`)或使用`conda install`替代[^1]。 - **CUDA版本不匹配**:检查PyTorch和CUDA兼容性。运行`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`应为`True`。 - **模型下载慢**:手动下载模型文件到本地,复制到项目目录[^3]。 成功搭建后,即可使用YOLOv5 v7.0进行目标检测训练或推理[^1]。 ---
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