ubantu yolov

### 安装依赖库

为了能够在Ubuntu上顺利运行YOLO模型，需要先安装一些必要的软件包和工具。这包括Python环境配置以及特定版本的CUDA和cuDNN（如果计划使用GPU加速）。可以通过以下命令来设置基本开发环境：

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y python3-pip git wget libgl1-mesa-glx libglib2.0-0
pip3 install numpy opencv-python matplotlib

对于希望利用NVIDIA GPU硬件加速训练或推理过程的情况，则还需要额外安装合适的驱动程序、CUDA Toolkit 和 cuDNN SDK。

### 获取YOLO源码与预训练权重文件

可以从官方GitHub仓库克隆Darknet项目——这是实现YOLO算法最常用的框架之一；也可以选择其他社区维护的良好分支。这里以AlexeyAB/darknet为例说明操作步骤:

git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

上述命令会下载YOLO v3版本的预训练参数文件`yolov3.weights`[^1]。

### 编译darknet

进入darknet目录后，根据个人需求编辑Makefile文件调整编译选项（比如开启OPENCV支持以便可视化结果），之后执行make指令完成编译工作：

nano Makefile # 修改相关内容后再保存退出
make

确保已经正确设置了路径变量PATH包含当前用户的$HOME/.local/bin或其他适当的位置，这样可以直接调用./darknet命令而无需每次都指定完整路径。

### 运行测试图片检测实例

现在可以尝试加载之前获取到的预训练权重并处理一张示例图像来看看效果如何：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

这条语句将会读取配置文件cfg/yolov3.cfg定义好的网络结构，并应用相应的权值进行前向传播计算得到最终预测框坐标及所属类别概率分布情况。输出结果会被自动保存至predictions.png中供查看验证[^2]。

### 使用自定义数据集微调模型

当想要让YOLO更好地适应某些特殊应用场景时，就需要准备自己的标注数据集来进行迁移学习了。具体做法涉及创建新的`.data`描述符文档指明各类别名称列表所在位置、训练/验证集合划分方式等信息；同时还要编写对应的`.names`文本档列举所有可能遇到的对象标签名。最后通过修改原有架构部分超参设定启动新一轮迭代优化流程即可[^3]。