Ubuntu 20.04 安装部署 Yolo5 开发环境

目录

1.  安装显卡驱动

2.  安装 Miniconda3

3.  安装 Pytorch (GPU 版)

4.  配置 Yolo5 环境


基于 Ubuntu20.04 安装 Yolo5 的开发环境。
 

1. 安装显卡驱动

   先安装显卡驱动。
   从 NVDIA官网上下载最新的驱动,安装后进行下一步。
   驱动下载地址:NVIDIA GeForce 驱动程序 - N 卡驱动 | NVIDIA


2. 安装 Miniconda3

       2.1  下载后进行安装。
       2.2   安装之后,使用 conda -V和 python -V查看版本信息。
       2.3   接下来,创建虚拟环境:conda create -n yolo5 python=3.8

3.  安装 Pytorch (GPU 版)

   进入 Yolo5 虚拟环境,在此虚拟环境中 安装 Pytorch GPU 版,如下所示:

   等待安装完成。 执行脚本测试 PYTORCHCUDA 的功能是否正常。

4. 配置 Yolo5 环境

 去 Github 下载 Yolo5 (官网地址:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases),选择最新版。切换 yolo5 到虚拟环境下,cd 到 yolo5 工程目录,执行:pip install -r requirment.txt  安装依赖包,由于前面安装了 Pytorch 环境,这里需要把 requirment.txt 中的 pytorch 相关的包注释掉。

 
 

Ubuntu 20.04是一款基于Linux的开源操作系统,它非常适合用于深度学习和计算机视觉项目,包括YOLO(You Only Look Once)这样的目标检测算法的部署YOLO是一个实时的目标检测框架,通常用于识别图像或视频中的物体。 要在Ubuntu 20.04安装并运行YOLO,你需要完成以下几个步骤: 1. **更新系统**: ```sh sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade ``` 2. **安装依赖库**: - 安装Python的基础库(如pip、numpy等) ```sh sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential cmake libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libzmq3-dev libjansson-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev ``` - 使用pip安装TensorFlow(因为YOLOv5依赖于TensorFlow作为后端) ```sh pip3 install tensorflow==2.5.0 ``` 3. **下载YOLOv5模型**: 可能需要从GitHub克隆YOLOv5仓库并选择一个版本,例如v5s: ```sh git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 git checkout v5s ``` 4. **安装和配置YOLO**: 进入目录并安装所需的自定义工具(如果尚未安装) ```sh make setup ``` 然后训练或下载预训练权重,示例命令: ```sh CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --data /path/to/coco.yaml --weights '' --batch 64 --epochs 100 --cache ``` 5. **测试模型**: 训练完成后,你可以用`test.py`来验证模型性能: ```sh CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --iou 0.45 --classes coco.names --save-txt --nosave --view-img --source images ```
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