ubuntu 18中 yolov7
时间: 2023-11-14 09:06:14 浏览: 34
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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Ubuntu18.04使用yolov5教程】](https://blog.csdn.net/vor234/article/details/130480581)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题
ubuntu 18 yolov7实例分割
鉴于您提供的引用内容,我可以回答您的问题。在Ubuntu 18上,您可以使用YOLOv7进行实例分割。YOLOv7是YOLOv5的一个变体,它在目标检测的基础上还添加了实例分割的功能。YOLOv7的作者最近发布了实例分割的模型,可以在实践中使用。\[3\]要在Ubuntu 18上使用YOLOv7进行实例分割,您需要进行环境配置。根据您提供的信息,您需要安装CUDA 11.7、PyTorch 1.11.0和Torchvision 0.12.0。您可以参考官方信息中的requirements.txt文件来获取更详细的配置信息。\[1\]此外,您还可以参考YOLOv5-seg的官方地址来获取更多关于使用YOLOv7进行实例分割的信息。\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov8实例分割训练自己的数据集并加载预训练模型](https://blog.csdn.net/qq_43318374/article/details/129740808)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【深度学习】YOLOv5实例分割 数据集制作、模型训练以及TensorRT部署](https://blog.csdn.net/qq_40198848/article/details/127937648)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv7实例分割](https://blog.csdn.net/djstavaV/article/details/126357677)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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ubuntu18.04部署yolov7
要在 Ubuntu 18.04上部署 YOLOv7,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 安装依赖项:
- 更新系统:`sudo apt update && sudo apt upgrade`
- 安装依赖项:`sudo apt-get install build-essential cmake git libopencv-dev`
- 安装 CUDA(如果您计划使用 GPU):请参考 NVIDIA 的文档进行安装。
2. 克隆 YOLOv7 代码库:
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
```
3. 编译并配置 Darknet:
- 打开 `Makefile` 文件,并根据您的需求进行相应修改。例如,您可以启用 OpenCV 支持、CUDA 支持等。
- 编译 Darknet:`make`
4. 下载预训练权重文件:
```
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights
```
5. 进行对象检测:
- 使用预训练权重进行对象检测:`./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg`
- 使用 YOLOv3 Tiny 进行对象检测:`./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights data/dog.jpg`
请注意,这只是一个基本的指南,如果您想更深入地了解如何配置和使用 YOLOv7,建议您查阅官方文档或相关教程。