linux :YOLO5配置(ubuntu 20.04 下安装运行yolov5)

ubuntu 20.04 下安装运行yolov5

新建文件夹,安装python

首先建立一个文件夹随便命名就好(保证自己以后可以方便找到),然后保证自己的python的版本要大于3:下载python3.7
ubuntu自带python 3.8.5

sudo apt-get install python3.7

安装 python-pip:

sudo apt install python-pip

安装pytorch和 torchvision

方法1:

(base) dragon@dragon-virtual-machine:~/Desktop$ conda config --set auto_activate_base false
(base) dragon@dragon-virtual-machine:~/Desktop$ conda activate yolov5
(yolov5) dragon@dragon-virtual-machine:~/Desktop$ conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

方法2:

在这里插入图片描述
本教程中使用的是pytorch1.7.1和 torchvision 0.8.2

命令:
pip install torchvision
在anaconda下:

conda install torchvision -c pytorch
下载地址:

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

克隆YOLOv5Git code

在该文件夹下打开终端,将yolov5下载到该文件下

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

在这里插入图片描述

配置YOLO环境

然后进入yolov5文件夹下

cd yolov5

配置yolov5环境:

pip3 install -U -r requirements.txt 

在这里插入图片描述

E1:
WARNING: The scripts f2py, f2py3 and f2py3.8 are installed in ‘/home/dragon/.local/bin’ which is not on PATH.
Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
意思是你没有将环境变量添加到路径,如果忽略这个警告,后面会发现无法导入包,
在这里插入图片描述
解决方案 环境变量配置:运行 gedit ~/.bashrc
在终端中输入:

gedit ~/.bashrc

然后把export PATH=/home/dragon/.local/bin/:$PATH放到最后
然后更新文件。(dragon 是用户名需要根据本地账户进行修改)
在这里插入图片描述

source ~/.bashrc  

可能会出错No module named “skbuild”:

pip3 install scikit-build

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/yiminghd2861/article/details/98854882

安装yolov5:

pip3 install --upgrade pillow -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载。yoloV5.pt
git clone https://gitee.com/seanxyz/yolov5_demo.git

这是下载安装好的文件夹:
————————————————

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51326570/article/details/113803695

训练

进入 yoloV5文件夹,激活虚拟环境运行如下指令
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data ./data/coco128.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights ‘’
根据提示安装需要的libs;

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

测试时使用的是虚拟机,没用GPU,开始训练一会就停了,

在这里插入图片描述
看到下面结果说明训练数据可以开始了:
在这里插入图片描述

测试

python3 detect.py --source ./inference/images/ --weights runs/exp16/weights/best.pt --conf 0.4 --device cpu --img-size 320

python3 detect.py --source "data/images/bus.jpg" --weights="weights/yolov5s.pt"

在这里插入图片描述

### 如何在Ubuntu系统上安装配置YOLO框架 #### 准备工作 为了确保顺利安装YOLO,在开始之前需确认已正确设置Ubuntu环境并完成必要的准备工作。建议选用仍在官方支持周期内的Ubuntu版本,这有助于更便捷地获取所需依赖库支持资源[^3]。 #### 安装CUDA与cuDNN 对于希望利用GPU加速模型训练或推理过程的情况而言,提前部署NVIDIA CUDA Toolkit以及配套的cuDNN库显得尤为重要。通过命令`nvidia-smi`可验证当前系统的显卡驱动状态是否正常[^1]。具体操作步骤如下: - 访问[NVIDIA官方网站](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),依据个人硬件条件选取合适的CUDA版本; - 下载完成后依照提示执行安装程序; - 同样地,前往[cuDNN下载页面](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive),注册账号后按指引完成相应版本的选择与安装; #### 构建YOLO开发环境 接下来进入核心环节——搭建YOLO运行所需的软件栈。这里推荐采用Anaconda作为Python虚拟环境管理工具,它能够有效简化多版本共存场景下的依赖关系处理难题。以下是基于Conda创建特定于YOLO项目的独立环境的方法概述: ```bash # 创建新的Conda环境名为yoloversion(可根据实际需求调整) conda create --name yoloversion python=3.7 # 激活该环境 conda activate yoloversion # 更新pip至最新版 python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` 随后根据所选的具体YOLO变种(如YOLOv2、YOLOv3等),参照项目文档说明进一步完善其余组件的引入。例如针对darknet_ros这类ROS集成方案,则可能涉及额外的ROS相关包安装配置文件编辑任务[^4]。 #### 测试实例 当上述各阶段均顺利完成之后,可以通过加载预训练模型来进行初步的功能测试。以darknet_ros为例,通常情况下只需简单修改启动脚本中的参数设定即可切换不同版本间的权重文件路径。 ```xml <!-- 修改 ~/catkin_workspace/src/darknet_ros/darknet_ros/launch/darknet_ros.launch 文件 --> <param name="config_file_path" value="$(find darknet_ros)/cfg/yolov3.cfg"/> <param name="weight_file_path" value="$(find darknet_ros)/weights/yolov3.weights"/> ```
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