Ubuntu部署yolov5源码

Ubuntu上部署YOLOv5（You Only Look Once深度学习物体检测模型）源码可以分为几个步骤：

1. **安装依赖**：
- 更新包列表并安装必要的开发工具：`sudo apt update && sudo apt install build-essential cmake git libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev protobuf-compiler`
- 安装CUDA和cuDNN (如果需要GPU加速)：参照官方文档，下载对应版本的CUDA和cuDNN，并设置环境变量。

2. **克隆YOLOv5仓库**：

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

3. **构建项目**：
- 切换到相应的分支（如master或最新版），然后创建build目录：`mkdir build; cd build`
- 使用cmake配置构建选项，例如选择CPU或GPU模式：`cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DUSE_GPU=0`（对于CPU）
- 构建：`cmake --build . --config Release`

4. **编译与安装**：
对于CPU版本，运行`make`命令。对于GPU版本，运行`make -j8`（根据你的系统核心数调整这个数字）并可能需要`make -j8 install`以将库文件复制到系统路径下。

5. **验证安装**：
在终端中输入`python`，然后导入YOLOv5模块进行测试：`from yolov5 import *` 如果一切正常，说明已经成功部署。

6. **（可选）迁移学习或自定义训练**：
配置文件`cfg`和`data`目录用于存储模型架构和数据集信息。你可以修改这些文件来进行特定任务的训练。