cpu运行yolov5
时间: 2025-01-30 15:19:42 浏览: 47
### 如何在CPU上运行YOLOv5
#### 准备环境
为了能够在CPU上顺利运行YOLOv5,首先需要准备合适的开发环境。这包括安装必要的依赖库和配置Python虚拟环境。
确保已经安装了Anaconda或Miniconda作为Python管理工具,并创建一个新的Conda环境来隔离不同项目的依赖关系[^2]。
```bash
conda create -n yolov5_cpu python=3.8
conda activate yolov5_cpu
```
接着,在激活的新环境中安装YOLOv5所需的软件包:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
```
上述命令会下载YOLOv5源码并按照`requirements.txt`文件中的列表自动安装所有必需的Python库。
#### 配置OpenVINO优化性能
对于希望进一步提升基于Intel CPU平台上的推理速度的情况,可以考虑利用Intel提供的OpenVINO工具套件来进行模型转换与加速处理[^1]。
具体操作如下:
- 安装适用于Linux系统的OpenVINO Toolkit;
- 使用Model Optimizer将原始的PyTorch版本YOLOv5模型转化为IR中间表示形式;
- 调整检测脚本以支持加载经过优化后的XML/BIN格式权重文件进行预测运算。
通过这种方式可以在不牺牲精度的前提下显著提高帧率表现,特别适合资源受限场景下的应用需求。
#### 运行测试实例
当一切准备工作完成后,可以通过执行官方样例代码快速验证整个流程是否正常工作。这里提供了一个简单的命令用于启动图像识别任务:
```python
from pathlib import Path
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.datasets import letterbox, LoadImages
weights = 'yolov5s.pt' # 或者其他预训练好的.pth/.pt模型路径
img_size = 640 # 输入图片尺寸
conf_thres = 0.25 # 置信度阈值
iou_thres = 0.45 # NMS IOU阈值
device = torch.device('cpu')
model = attempt_load(weights, map_location=device)
source_image_path = "data/images/bus.jpg"
dataset = LoadImages(source_image_path, img_size=img_size)
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
img = torch.from_numpy(img).to(device)
pred = model(img)[0]
det = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)[0]
if len(det):
# 对于每一个检测框...
for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=colors(c), line_thickness=3)
cv2.imshow("Detected Objects", im0s)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码展示了如何读取一张本地存储的照片并通过调用已加载完毕的YOLOv5网络获取其中存在的物体类别及其位置信息。最后还会弹窗显示带有标注边界的原图以便直观查看效果[^3]。
阅读全文
相关推荐


















