在Ubuntu 16.04下的YOLO V3复现及问题解决

本文介绍了在Ubuntu 16.04上复现YOLO V3的过程,包括参考Darknet官方文档、使用预训练模型进行对象检测,以及遇到并解决bash错误和权重文件加载问题。

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在使用yolo应用于自己的项目时,首先复现一下作者所做的,看一下效果。

主要参考:https://pjreddie.com/darknet/yolo/

使用预训练模型进行检测

本文将引导您使用预先训练的模型通过YOLO系统检测对象。 如果你还没有安装Darknet,你应该先安装一下。

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

(没问题,等待安装即可)

您已经在cfg /子目录中拥有YOLO的配置文件。 您必须在此下载预先训练的体重文件(237 MB)。 或者只是运行这个:

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

然后运行检测器!

<think>嗯,用户想在Ubuntu 16.04上安装YOLOv5,我需要一步步指导他们。首先,我得回忆YOLOv5的安装步骤,可能需要检查系统依赖、Python环境、PyTorch安装等。Ubuntu 16.04比较旧了,但YOLOv5应该还是支持的,不过用户可能需要更新一些库。 首先,系统依赖方面,常见的需要安装git、cmake、build-essential这些工具。然后Python环境,推荐使用Anaconda或者venv来创建虚拟环境,这样避免包冲突。用户可能已经安装了Python,但YOLOv5需要Python 3.7或更高版本,Ubuntu 16.04默认的Python可能是3.5,所以需要升级。这时候可能需要添加deadsnakes PPA来安装较新的Python版本。 接下来是PyTorch的安装,YOLOv5需要PyTorch 1.7以上。用户需要根据CUDA版本选择合适的PyTorch安装命令。如果用户没有NVIDIA显卡,可能需要安装CPU版本的PyTorch。但Ubuntu 16.04自带的gcc版本可能较低,PyTorch可能需要更高版本的gcc,这时候需要安装gcc-9或者更高版本,并设置默认gcc。 然后克隆YOLOv5的仓库,安装requirements.txt里的依赖。这里可能会有问题,比如某些包版本不兼容,需要调整版本号。例如,opencv-python可能需要特定版本,或者安装时缺少某些系统库,比如libgl1-mesa-glx。用户可能会遇到错误,比如缺少库,这时候需要指导他们安装对应的依赖。 另外,可能还需要安装其他工具,比如FFmpeg来处理视频。最后验证安装是否成功,运行detect.py,使用示例图片测试。如果用户遇到CUDA相关的错误,可能需要检查驱动和CUDA安装,或者回退到CPU模式。 参考用户提供的引用,其中提到Ubuntu 16.04的安装步骤,以及可能遇到的依赖问题,比如opencv的问题,可能需要参考引用中的解决方案,比如安装特定版本的库或者解决链接问题。例如,引用[4]中提到关于libippicv的问题,可能需要安装某些库或者调整路径。 此外,用户可能没有NVIDIA驱动,需要指导他们安装驱动和CUDA,或者使用CPU模式。需要提醒用户根据硬件情况选择合适的PyTorch版本。还要注意,Ubuntu 16.04的软件源可能比较旧,需要更新或添加PPA来获取较新的软件包。 总之,步骤大概是:更新系统,安装依赖,设置Python环境,安装PyTorch,克隆YOLOv5,安装依赖库,处理可能的错误,验证安装。过程中需要考虑到Ubuntu 16.04的兼容性问题,并提供相应的解决方法。</think>### 在 Ubuntu 16.04 上安装 YOLOv5 的步骤 #### 1. 系统环境准备 - **更新系统** ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y ``` - **安装依赖库** 安装编译工具和基础依赖: ```bash sudo apt install -y build-essential cmake git libgl1-mesa-glx libgtk2.0-dev ``` 若需使用 GPU,还需安装 [NVIDIA 驱动和 CUDA](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) [^1]。 #### 2. 配置 Python 环境 - **安装 Python 3.8+** Ubuntu 16.04 默认 Python 版本为 3.5,需手动升级: ```bash sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa sudo apt install python3.8 python3.8-dev ``` - **创建虚拟环境** ```bash python3.8 -m venv yolov5-env source yolov5-env/bin/activate ``` #### 3. 安装 PyTorch - **根据硬件选择版本** - **GPU 版本**(需 CUDA 11.3+): ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113 ``` - **CPU 版本**: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu ``` #### 4. 安装 YOLOv5 - **克隆仓库** ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 ``` - **安装依赖** ```bash pip3 install -r requirements.txt ``` 若遇到 `opencv-python` 安装问题,可尝试: ```bash sudo apt install libopencv-dev # 补充 OpenCV 依赖 pip3 install opencv-python-headless==4.5.5.64 # 指定版本 ``` #### 5. 验证安装 - **运行示例检测** ```bash python3 detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/bus.jpg ``` 输出结果保存在 `runs/detect/exp` 目录。 #### 常见问题解决 1. **CUDA 不可用** - 检查驱动兼容性:`nvidia-smi` - 确认 PyTorch 是否支持当前 CUDA 版本:`python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"` [^4] 2. **依赖冲突** - 使用虚拟环境隔离依赖。 - 若出现 `libippicv` 错误,参考 [引用 4] 手动链接库文件 [^4]。 --- ###
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