在ubuntu20.04上安装yolov5
时间: 2025-03-07 19:02:30 浏览: 59
### 安装 YOLOv5 深度学习模型
#### 准备工作环境
为了确保顺利安装YOLOv5,在Ubuntu 20.04上需先准备好必要的开发环境。这通常涉及到更新现有包列表并安装一些基础工具:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install git python3-pip -y
pip3 install --upgrade pip
```
#### 下载 YOLOv5 仓库
通过Git克隆官方GitHub项目到本地机器来获取最新的YOLOv5源码。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
#### 设置 Python 虚拟环境 (可选)
创建独立的Python运行空间有助于管理依赖关系,防止不同项目的库版本冲突。
```bash
python3 -m venv venv_yolov5
source venv_yolov5/bin/activate
```
激活虚拟环境后继续后续步骤;如果不打算使用虚拟环境,则跳过此步。
#### 安装所需 Python 库
根据`requirements.txt`文件中的定义安装所需的Python库。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### 配置 CUDA 和 cuDNN
对于GPU加速支持,需要正确设置CUDA和cuDNN环境[^3]。具体过程涉及下载对应版本的CUDA Toolkit以及匹配版次的cuDNN SDK,并将其路径加入系统变量中。注意要选择与PyTorch兼容的组合方式。
#### 测试安装成果
完成以上准备工作之后,可以通过执行简单的推理测试验证YOLOv5是否能够正常运作。
```bash
python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/
```
该命令会加载预训练权重文件(`yolov5s.pt`)并对指定目录下的图片进行目标检测处理。
#### 使用 TensorRT 进行优化部署(可选)
对于追求更高性能的应用场景,可以考虑采用TensorRT作为推理引擎进一步提升效率。方法是从`.pt`格式转换成ONNX或TorchScript再导入至TensorRT环境中[^2]。
```bash
# 将 .pt 文件转为 ONNX 格式
python export_onnx.py --weights yolov5s.pt --opset 12
```
随后依据个人需求选取适合的方式完成最终部署流程。
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