ubuntu20.04下载yolov5
时间: 2025-02-19 10:21:55 浏览: 43
### 安装和配置YOLOv5
#### 准备工作
为了确保顺利安装 YOLOv5,在开始之前需确认已正确设置好开发环境。这包括但不限于操作系统版本、Python 版本以及必要的依赖库。
对于 Ubuntu 20.04 的用户来说,推荐先更新系统软件包列表并升级现有软件至最新版:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
#### Python 环境搭建
建立一个新的 Conda 虚拟环境来隔离项目所需的各项依赖关系是一个良好的实践方法。通过这种方式可以有效避免不同项目的冲突问题。
```bash
conda create --name yolo python=3.8 -y
conda activate yolo
```
#### GPU 支持准备 (可选)
如果打算利用 NVIDIA 显卡加速模型训练,则需要提前完成 CUDA 和 cuDNN 的安装过程[^3]。具体步骤如下所示:
1. 下载适用于当前系统的 CUDA Toolkit 及其配套组件;
2. 配置 PATH 和 LD_LIBRARY_PATH 环境变量以便于后续调用;
3. 测试 nvcc 编译器是否正常运作;
注意:CUDA 版本的选择应当与 PyTorch 所支持的范围相匹配。过高或过低都可能导致兼容性方面的问题。
#### 安装 PyTorch 和其他依赖项
进入预先创建好的虚拟环境中执行以下命令以获取官方发布的稳定版本PyTorch及其扩展模块TorcHvision,Torchaudio,这些工具能够极大地方便深度学习框架下的图像处理任务[^4]:
```bash
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
```
此外还需要额外引入一些第三方库用于辅助功能实现,比如 NumPy,Pandas等常用的数据科学计算库:
```bash
pip install numpy pandas opencv-python matplotlib seaborn scikit-image albumentations
```
#### 获取 YOLOv5 源码仓库
克隆由 Ultralytics 维护的 GitHub 上开源项目 `ultralytics/yolov5` 到本地文件夹内,并切换分支指向特定标签页(如 v6.x),从而锁定代码基线防止频繁变动影响实验结果的一致性和稳定性。
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
git checkout tags/v6.2 -b v6.2
```
#### 进一步定制化调整
根据个人需求修改配置参数文件中的选项设定,例如数据集路径定义、预训练权重加载方式等等。这部分内容通常位于根目录下名为 "data" 或者 "configs" 文件夹里边。
最后运行测试样例验证整个流程无误后就可以正式投入到实际应用当中去了!
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