ubuntu20.04跑yolo

Ubuntu 20.04是一款基于Linux的开源操作系统，它非常适合用于深度学习和计算机视觉项目，包括YOLO（You Only Look Once）这样的目标检测算法的部署。YOLO是一个实时的目标检测框架，通常用于识别图像或视频中的物体。

要在Ubuntu 20.04上安装并运行YOLO，你需要完成以下几个步骤：

1. **更新系统**:

   sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade

2. **安装依赖库**:
- 安装Python的基础库（如pip、numpy等）

   sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential cmake libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libopencv-dev libzmq3-dev libjansson-dev libcurl4-openssl-dev libssl-dev

- 使用pip安装TensorFlow（因为YOLOv5依赖于TensorFlow作为后端）

   pip3 install tensorflow==2.5.0

3. **下载YOLOv5模型**:
可能需要从GitHub克隆YOLOv5仓库并选择一个版本，例如v5s：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   git checkout v5s

4. **安装和配置YOLO**:
进入目录并安装所需的自定义工具（如果尚未安装）

   make setup

然后训练或下载预训练权重，示例命令：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --data /path/to/coco.yaml --weights '' --batch 64 --epochs 100 --cache

5. **测试模型**:
训练完成后，你可以用`test.py`来验证模型性能：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --iou 0.45 --classes coco.names --save-txt --nosave --view-img --source images