yolov5 linux部署

要在Linux上部署yolov5，首先需要进行以下步骤：

1. 打开终端，在yolov5文件夹中执行以下命令：python detect --weights weights/best.pt --source inference/images --output inference/output。这个命令将使用预训练的权重文件（best.pt）对输入图像进行目标检测，并将结果保存在输出文件夹中。

2. 接下来，你可以使用MsnhNet工具将yolov5模型部署到Linux平台中。具体的部署步骤可以参考MsnhNet的文档，其中包括在CMake和Winform中使用MsnhNet部署yolov5模型的说明。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [全流程打通！YOLOV5标注&训练&部署：Windows/Linux/Jetson Nano](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/128125251)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
- *3* [linux服务器虚拟环境部署yolov5 & 训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq_24586395/article/details/116054842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}} ] [.reference_item]
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