YOLOv5ubuntu系统部署
时间: 2025-05-10 11:03:11 浏览: 9
### 部署 YOLOv5 模型于 Ubuntu 系统
#### 1. 环境准备
在 Ubuntu 系统中部署 YOLOv5 的第一步是确保开发环境已正确设置。这通常涉及 Python 和必要的库的安装。
- 安装最新版的 `git` 工具以及 Anaconda 或 Miniconda 来管理虚拟环境[^1]。
- 创建一个新的 Conda 虚拟环境并激活它:
```bash
conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5
```
#### 2. 克隆 YOLOv5 仓库
通过 GitHub 获取官方 YOLOv5 存储库,并将其克隆到本地机器:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
此操作会下载整个项目代码及其依赖项结构。
#### 3. 安装依赖项
进入克隆后的目录后,需安装所需的 Python 库来支持模型运行和训练功能:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
如果遇到某些特定版本不兼容的情况,则可以尝试手动调整 pip 中的包版本号以满足最低需求条件[^3]。
#### 4. 数据集准备
为了能够顺利执行检测任务,还需要准备好用于测试的数据集。这里推荐使用 VOC 格式的标注数据作为输入样本之一。可以通过提供的链接下载相应资源文件,并解压至合适位置。
#### 5. 加载预训练权重
利用官方发布的预训练权重加快收敛速度或直接进行推理预测。可以从上述资料获取路径处找到对应版本的 `.pt` 文件。
加载方法如下所示:
```python
from models.experimental import attempt_load
weights_path = 'path/to/best.pt'
model = attempt_load(weights_path, map_location='cpu') # or cuda device index
```
#### 6. 运行推断脚本
完成以上准备工作之后就可以调用 detect.py 实现目标识别了。命令形式大致如下:
```bash
python detect.py --source path_to_image_or_video --weights best.pt --conf-thres 0.4 --iou-thres 0.5
```
其中参数含义分别为待处理媒体的位置、选用的权重档案名还有置信度阈值与交幷比标准等设定值[^2]。
最终的结果会被保存进 `/runs/detect/exp` 文件夹里供查看验证效果。
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