ubuntu docker YOLOv5
时间: 2025-02-25 21:47:10 浏览: 38
### 部署和运行YOLOv5模型
#### 准备工作
为了在Ubuntu操作系统中通过Docker容器部署和运行YOLOv5模型,需先确保已安装好Docker。如果尚未安装,则可以通过官方文档指导完成安装过程。
#### 加载自定义镜像文件
对于已经下载好的特定版本的CPU Docker镜像`docker_openexplorer_ubuntu_20_xj3_cpu_v2.5.2_py38.tar.gz`,可以利用命令加载此离线包到本地仓库:
```bash
sudo docker load -i docker_openexplorer_ubuntu_20_xj3_cpu_v2.5.2_py38.tar.gz[^1]
```
这一步骤会将压缩包中的图像数据导入至Docker环境中以便后续调用。
#### 启动并进入容器
一旦镜像被成功加载,就可以创建一个新的基于该镜像的容器实例来执行YOLOv5相关的操作。假设目标是启动一个交互式的shell session用于开发调试目的,可采用如下方式启动容器:
```bash
sudo docker run --gpus all -it --name yolov5_container <image_id_or_name> /bin/bash
```
这里需要注意的是,在实际应用当中应当替换`<image_id_or_name>`为具体的镜像ID或者是之前加载过程中所赋予的名字标签。另外,参数`--gpus all`仅适用于支持GPU加速的情况;如果不涉及CUDA运算则无需指定该项。
#### 安装SSH服务(可选)
为了让远程访问更加便捷安全,可以在容器内部配置SSH Server。具体做法是在容器内依次执行更新软件源列表以及安装OpenSSH server组件的操作:
```bash
apt-get update && apt-get install -y openssh-server[^2]
```
接着按照屏幕上的指示完成必要的初始化设定,比如设置root用户的登录密码等。
#### 运行检测脚本
当一切准备就绪后,便可以直接在容器里边测试YOLOv5的功能了。通常情况下只需要简单修改位于项目根目录下的`detect.py`文件内的某些参数即可满足不同场景的需求。例如要处理来自网络摄像头或其他直播平台推送过来的数据流时,应该调整`--source`选项指向相应的URL路径:
```python
python detect.py --weights ./best.pt --img 640 --conf 0.25 --source "http://xxxxxxx:8080/live/livestream.flv"[^3]
```
以上就是整个流程的大致介绍,当然具体情况还需要依据个人的实际需求做出适当的变化。
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