服务器yolov5
时间: 2025-05-09 17:17:37 浏览: 19
### 安装和运行 YOLOv5 深度学习模型
#### 准备工作
为了成功在服务器上安装并运行 YOLOv5 模型,需要完成一系列环境配置以及依赖项的安装。以下是详细的说明。
#### 环境搭建
1. **克隆 YOLOv5 仓库**
首先,在服务器上通过 Git 克隆官方的 YOLOv5 GitHub 仓库:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
```
2. **创建虚拟环境**
推荐使用 Python 虚拟环境来隔离项目依赖项:
```bash
python3 -m venv env
source env/bin/activate
```
3. **安装必要的依赖库**
使用 `requirements.txt` 文件安装所需的 Python 库:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
如果遇到 torch 和 torchvision 的安装问题,可以根据特定硬件需求调整版本号[^2]。例如,对于 GPU 支持,需确保 CUDA 版本匹配。
4. **验证 PyTorch 是否支持 GPU 加速**
运行以下命令确认 PyTorch 已正确加载 CUDA 并启用 GPU 计算能力:
```python
import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.__version__)
```
#### 测试模型推理
测试默认预训练权重文件是否能够正常运行:
```bash
python detect.py --source inference/images/bus.jpg --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4
```
上述命令会在指定目录下的图像上运行目标检测,并保存结果至 `runs/detect/exp` 文件夹中[^3]。
如果希望进一步优化性能或者减少延迟时间,则考虑转换成 ONNX 格式的轻量化模型用于边缘设备部署场景。
#### Web服务集成 (可选)
为了让远程客户端访问该 API ,可以通过 Flask 构建简单的 RESTful Service 来暴露接口功能。
- 安装 Flask :
```bash
pip install flask
```
- 编写基本的服务端逻辑代码如下所示:
```python
from flask import Flask, request, jsonify
import cv2
import numpy as np
import torch
from PIL import Image
app = Flask(__name__)
# Load model only once at the beginning of script execution.
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='yolov5s.pt')
@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
file = request.files['file']
img_bytes = file.read()
# Convert bytes to OpenCV format and resize it according to your needs.
nparr = np.frombuffer(img_bytes, dtype=np.uint8)
frame = cv2.imdecode(nparr, flags=cv2.IMREAD_COLOR)
results = model(frame)
return jsonify(results.pandas().xyxy[0].to_dict(orient="records"))
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=5000)
```
此脚本允许用户发送 POST 请求附带图片文件作为参数 `/predict` 终结点处理请求返回 JSON 数据结构描述边界框坐标类别置信度得分等等信息.
#### 性能调优建议
当发现推断过程耗时较长影响用户体验时可以从以下几个方面入手改善效率:
- 更换更高效的骨干网络架构比如 MobileNetV3 或者 ShuffleNet V2 替代原始 ResNet;
- 尝试降低输入分辨率尺寸从而减少计算量;
- 利用 TensorRT 对于 NVIDIA 显卡用户提供更高吞吐率更低延迟能力.
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