linux虚拟机部署yolov5
时间: 2023-10-14 17:05:54 浏览: 238
要在Linux虚拟机上部署Yolov5,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装依赖库:
- 使用`pip`安装`opencv-python`、`torch`和`tqdm`:
```
pip install opencv-python torch tqdm
```
2. 克隆Yolov5仓库:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
3. 进入Yolov5目录:
```
cd yolov5
```
4. 下载预训练权重:
```
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
```
5. 运行推理脚本:
```
python detect.py --source <input> --weights yolov5s.pt --conf 0.4
```
其中,`<input>`为输入图像或视频的路径。
这样就可以在Linux虚拟机上部署并运行Yolov5了。
相关问题
ubuntu虚拟机跑yolov8
### 安装和运行YOLOv8
#### 准备工作
为了确保能够在Ubuntu虚拟机中顺利安装和运行YOLOv8,需先确认已正确设置好开发环境。对于主机与虚拟机之间的交互问题,可以利用共享剪贴板功能解决,在主机(Windows系统)上复制的文字能够正常粘贴至虚拟机(Ubuntu/Linux)[^1]。
#### 环境搭建
针对Ubuntu 20.04 LTS版本,完成基本更新之后,应创建一个新的Python虚拟环境来隔离项目依赖项。这一步骤有助于避免不同项目的库之间发生冲突,并保持系统的整洁有序[^2]。
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
sudo apt install python3-pip python3-dev python3-venv libgl1-mesa-glx -y
python3 -m venv yolo_env
source yolo_env/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
#### YOLOv8安装
按照官方指南说明,通过`ultralytics`这个包可以直接获取到YOLOv8模型及相关工具链的支持。值得注意的是,此过程要求最低支持Python 3.8及以上版本[^3]。
```bash
pip install ultralytics
```
#### 验证安装成功与否
一旦上述命令执行完毕,则可以通过简单的检测脚本来验证YOLOv8是否已经正确部署到了当前环境中:
```python
from ultralytics import YOLO
model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载预训练权重
results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg', show=True, save=False)
print(results)
```
如果一切正常的话,这段代码将会加载网络上的图片并尝试对其进行目标识别操作,同时显示预测框图示以及打印出详细的分类结果信息。
#### 训练自定义数据集
当准备就绪后,可以根据个人需求调整参数以适应特定应用场景下的性能优化或迁移学习任务。具体做法涉及修改配置文件中的超参设定等内容。
在虚拟机 yolov5
### 如何在虚拟机中安装和运行YOLOv5
#### 准备工作
为了顺利在虚拟机环境中部署 YOLOv5,需先确认已安装合适的虚拟化软件如 VMware 或 VirtualBox,并设置好 Ubuntu 虚拟机环境。对于 Windows 主机与 Linux 客户端之间的剪贴板共享功能,可通过安装增强工具包来实现[^1]。
#### 配置开发环境
考虑到是在虚拟机内操作,通常情况下不支持 GPU 加速,因此无需关注显卡驱动程序的安装过程[^2]。主要依赖 CPU 进行模型训练或推理任务。下面介绍基于 Python 的 Anaconda 来管理项目所需的库版本:
```bash
# 更新系统包索引并升级现有包
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
# 安装 Miniconda/Anaconda (此处假设采用Miniconda为例)
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -bfp ~/miniconda3
source ~/.bashrc
```
#### 创建独立的工作空间
建立专门用于处理计算机视觉项目的 Conda 环境有助于隔离不同项目间的依赖冲突问题:
```bash
# 构建名为 'yolo' 的新环境
conda create --name yolo python=3.9 -y
# 切换至新建好的环境
conda activate yolo
```
#### 获取 YOLOv5 源码及相关资源
通过 Git 下载官方仓库中的最新版源代码,并按照文档指引完成后续准备工作:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5/
pip install -r requirements.txt
```
此时已经具备了基本条件可以在纯 CPU 上面测试预训练权重的效果。如果想要进一步优化性能或者自定义数据集,则可能涉及到更多细节调整[^3]。
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