Ubuntu20.04部署yolov5.engine

在Ubuntu 20.04上部署YOLOv5（You Only Look Once版本5）的引擎，通常涉及到安装依赖库、下载模型文件以及配置环境。以下是简要步骤：

1. **更新系统和安装基本工具**:

   sudo apt update && sudo apt install -y git python3-pip ffmpeg libopenblas-dev cmake build-essential

2. **安装PyTorch** (YOLOv5需要PyTorch作为深度学习框架):

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3. **克隆YOLOv5仓库**:

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5

4. **选择模型并下载预训练权重（engine文件）**:
进入`weights`目录，查看可用的模型（如`yolov5s`, `yolov5m`, `yolov5l`, 或者自定义版本）。例如，下载`s`版本的engine文件：

   wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/yolov5s.weights

5. **将weights转换为engine文件（onnx和darknet权重之间的转换）**:

   python scripts/export.py --weights yolov5s.weights --img 640 --batch 1 --device cpu > yolov5s.engine

如果你想在GPU上运行，将`cpu`替换为`cuda`。

6. **验证engine文件是否成功生成**:
在终端输入 `python detect.py --weights yolov5s.engine --image examples/images/bus.jpg` 来测试模型是否可以识别图像。