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linux环境配置yolov11

时间: 2025-02-24 14:37:02 浏览: 116

### 配置YOLOv1于Linux环境 #### 准备工作确保 Linux 系统已更新至最新状态并安装必要的开发工具包。对于Ubuntu系统，可以执行如下命令来完成初步准备： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install build-essential cmake git pkg-config libopencv-dev python3-pip -y ``` #### 安装Python及其依赖项尽管当前主流版本为更高版次的Python，但为了兼容性考虑，在此推荐使用 Python 3.x 版本[^1]。 #### 创建虚拟环境建议创建独立的 Python 虚拟环境以便管理项目所需的特定软件包而不影响全局环境: ```bash python3 -m venv yolov1-env source yolov1-env/bin/activate pip install --upgrade pip setuptools wheel ``` #### 获取YOLOv1源码通过 Git 下载 Darknet——这是实现 YOLO 的官方仓库之一，并切换到适合YOLOv1的分支或标签页： ```bash git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet git checkout tags/yolov1 # 或者找到对应的版本号进行checkout ``` #### 编译Darknet框架根据个人需求修改Makefile中的选项（比如GPU支持），之后编译darknet程序： ```makefile GPU=0 CUDNN=0 OPENCV=1 ... make ``` 如果打算利用 NVIDIA GPU 加速推理过程，则需相应调整上述参数以启用 CUDA 及 cuDNN 支持，并确认本地已经正确设置了这些组件[^3]。 #### 测试模型下载预训练权重文件并将它们放置在合适的位置；随后可以通过下面的方式测试图像识别功能： ```bash wget https://pjreddie.com/media/files/yolov1.weights ./darknet detect cfg/yolo-voc.cfg yolov1.weights data/dog.jpg ```

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