linux安装yolov11环境
时间: 2025-05-04 22:57:13 浏览: 26
### 安装YOLOv1环境于Linux系统的指南
为了在Linux环境中成功安装YOLOv1及其依赖项,以下是详细的说明:
#### 一、准备工作
确保服务器的安全性和基础包已配置完成。这可以通过遵循安全指南来实现[^1]。此外,在Debian或其他基于Ubuntu的发行版上设置新环境时,可以参考架构特定的基础包文件列表[^2]。
对于开发环境的选择,如果使用的是Windows子系统中的Linux版本,则需确认其兼容性;当然也可以直接运行原生Linux系统作为替代方案[^3]。
#### 二、安装必要的软件和库
在开始之前,请先更新您的APT源并升级现有程序到最新状态:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
接着安装一些基本工具以及Python支持所需的组件:
```bash
sudo apt install git cmake build-essential libopencv-dev python-numpy python-pip -y
```
#### 三、克隆Darknet仓库
通过Git获取官方darknet存储库,并切换至对应分支(假设为AlexeyAB fork下的master branch):
```bash
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet/
```
#### 四、编译Darknet框架
进入项目目录后调整Makefile以适配个人需求(比如启用GPU加速),之后执行make命令构建可执行文件:
```bash
sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile
sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile # 如果有NVIDIA GPU的话开启此选项
sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile # 同样如果有CUDA Toolkit则打开CUDNN功能
make
```
#### 五、下载预训练模型权重
访问官方网站或者其它可信资源链接下载相应的`.weights`文件放置到指定路径下以便加载已有参数初始化网络结构。
完成后即可按照文档指示调用测试图片预测结果等功能验证部署是否正常工作。
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