Ubuntubase环境运行yolov5
时间: 2025-06-29 10:11:27 浏览: 5
### YOLOv5在Ubuntu上的安装与运行
#### 准备工作
为了确保YOLOv5能够在Ubuntu环境中顺利运行,前期准备工作至关重要。这包括但不限于操作系统的选定、开发环境的搭建以及必要的依赖库安装。
- **操作系统的选择**:建议采用稳定版的操作系统如Ubuntu 20.04 LTS作为基础平台[^1]。
- **虚拟化工具的应用**:对于希望在一个已有Windows或其他Linux发行版之上测试YOLOv5的用户来说,在宿主机上设置一个支持硬件加速特性的虚拟机来加载Ubuntu ISO镜像是个不错的选择。
#### 开发环境配置
完成上述步骤之后,则需进一步建立适合于深度学习框架运作的支持环境:
- **Anaconda管理器的引入**:借助Conda可以更方便地管理和切换Python版本及其对应的软件包集合;同时它也简化了跨平台项目迁移过程中的兼容性问题处理。
- **PyTorch框架的集成**:考虑到不同计算资源条件下的需求差异——比如是否存在NVIDIA GPU设备决定了是否要额外配备CUDA驱动程序——应按照实际情况选取合适的PyTorch分发渠道进行本地部署。对于仅具备CPU运算能力的情况而言,遵循官方指南执行pip命令即可快速完成安装流程[^2]。
```bash
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
而对于拥有GPU支持的情形,则还需参照特定型号适配相应的CUDA版本,并通过指定URL获取预编译好的二进制文件。
#### 数据集准备与模型训练
当一切就绪后就可以着手准备用于训练的数据集了。这里以构建水果识别系统为例说明整个过程涉及的关键环节[^3]:
- 收集标注图像样本;
- 将其划分为训练集和验证集两部分;
- 编写转换脚本以便将原始图片路径映射到YOLO格式标签文件中去;
- 修改默认参数设定使之适应自定义类别数量及输入尺寸规格的要求;
- 启动训练进程直至收敛或达到预期性能指标为止。
#### 测试与评估
最后一步是对已训练完毕的模型进行全面评测,确认其泛化能力和实际应用场景下的表现情况。可以通过编写简单的推理脚本来读取待测对象并调用预测接口获得结果输出,进而对比真实值作出定量分析。
```python
import torch
from pathlib import Path
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') # 加载最佳权重
img_path = "test_image.jpg"
results = model(img_path)
for result in results.xyxy[0]:
print(f'检测到物体 {result[-1]} 的置信度为 {result[-2]:.2f}')
```
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