ubuntu安装yolov5

要在Ubuntu上安装YoloV5，可以按照以下步骤进行操作：

1. 必要的依赖项安装：

   sudo apt-get update
   sudo apt-get upgrade
   sudo apt-get install python3-pip python3-dev python3-venv
   sudo apt-get install libgl1-mesa-glx

2. 创建并激活一个Python虚拟环境：

   python3 -m venv yolov5-env
   source yolov5-env/bin/activate

3. 克隆YoloV5代码库，并安装所需的Python依赖项：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

4. 下载预训练的权重文件：

   wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v3.1/yolov5s.pt

5. 运行YoloV5：

   python detect.py --source <输入图像或视频路径>

这样就完成了YoloV5的安装和使用。你可以将`<输入图像或视频路径>`替换为你想要进行目标检测的图像或视频的路径。

相关问题

ubuntu安装yolov5 pycharm

### 安装和配置 YOLOv5

#### 准备工作
为了在 Ubuntu 系统上通过 PyCharm 成功安装并配置 YOLOv5，需要先完成 Anaconda 的安装以及创建合适的 conda 虚拟环境。

确保已经成功安装了 Anaconda 或 Miniconda。这一步骤对于后续操作至关重要[^2]。

#### 创建 Conda 虚拟环境
打开终端窗口，在其中执行命令来创建一个新的 Python 3.9 版本的 conda 虚拟环境：

conda create -n pytorch_yolov5 python=3.9

激活刚刚创建好的虚拟环境：

conda activate pytorch_yolov5

#### 安装必要的依赖项
进入新激活的环境中后，可以继续按照官方指南或其他可靠资源中的说明来进行 PyTorch 和其他所需库的安装。通常情况下，可以通过 pip 工具或者直接利用 conda 来实现这些包的下载与设置。

#### 配置 PyCharm 使用该虚拟环境
启动 PyCharm IDE 后，前往 `File` -> `Settings`(Windows/Linux) 或者 `PyCharm` -> `Preferences`(macOS)，找到项目解释器选项卡，并点击齿轮图标旁边的加号按钮添加新的解释器路径指向之前创建的那个 conda 环境下的 Python 解释器位置 `/home/username/miniconda3/envs/pytorch_yolov5/bin/python` (这里的路径取决于个人的具体情况)[^1]。

#### 下载并导入 YOLOv5 源码到 PyCharm 中
从 GitHub 上克隆最新的 YOLOv5 存储库至本地计算机:

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

最后将此文件夹作为现有项目的根目录加载入 PyCharm 即可开始开发调试过程。

ubuntu安装 YOLOv3

安装 YOLOv3 需要以下步骤：

1. 安装 CUDA 和 cuDNN
2. 安装 OpenCV
3. 下载 YOLOv3 源码
4. 编译 YOLOv3

具体步骤可以参考以下链接：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/103631174