ubuntu18.04安装yolov5
时间: 2023-04-24 07:07:34 浏览: 106
安装步骤如下:
1. 安装依赖项:sudo apt-get install python3-pip python3-dev build-essential
2. 安装cuda和cudnn,并设置环境变量
3. 安装pytorch和torchvision:pip3 install torch torchvision
4. 安装yolov5所需的其他包:pip3 install -U -r requirements.txt
5. 下载yolov5代码:git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
6. 进入yolov5文件夹,运行命令:python3 train.py --img 640 --batch 32 --epochs 100
注意:在进行训练之前,请确保您已经准备好了训练数据集并将其配置到了相应的文件夹中。
相关问题
ubuntu18.04安装yolov5及orbslam2
注意:以下操作均在Ubuntu18.04系统中进行。
安装yolov5
1. 安装Anaconda
在官网下载Anaconda安装包,然后在终端中执行以下命令进行安装:
```
bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
```
2. 创建虚拟环境
在终端中执行以下命令创建虚拟环境:
```
conda create -n yolov5 python=3.8
```
3. 激活虚拟环境
在终端中执行以下命令激活虚拟环境:
```
conda activate yolov5
```
4. 安装依赖库
在终端中执行以下命令安装依赖库:
```
pip install torch torchvision numpy scipy pandas matplotlib tqdm
```
5. 下载yolov5代码
在终端中执行以下命令下载yolov5代码:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
6. 运行yolov5
在终端中执行以下命令进入yolov5目录:
```
cd yolov5
```
然后执行以下命令即可运行yolov5:
```
python detect.py --source 0
```
安装orbslam2
1. 安装依赖库
在终端中执行以下命令安装依赖库:
```
sudo apt-get install libeigen3-dev libglew-dev libsuitesparse-dev libboost-all-dev libopencv-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler libgoogle-glog-dev libgflags-dev libatlas-base-dev libsuitesparse-dev
```
2. 下载orbslam2代码
在终端中执行以下命令下载orbslam2代码:
```
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git
```
3. 编译orbslam2
在终端中进入ORB_SLAM2目录,然后执行以下命令进行编译:
```
cd ORB_SLAM2
chmod +x build.sh
./build.sh
```
4. 运行orbslam2
在终端中执行以下命令进入Examples目录:
```
cd Examples
```
然后执行以下命令即可运行orbslam2:
```
./Monocular/mono_tum Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/TUM1.yaml Examples/Monocular/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/rgb/1305031102.175304.png Examples/Monocular/rgbd_dataset_freiburg1_xyz/depth/1305031102.160407.png
```
以上是ubuntu18.04安装yolov5及orbslam2的步骤,如有问题可以参考相关文档或在社区中寻求帮助。
ubuntu18.04-yolov5 gpu安装
Ubuntu 18.04是一个较旧的Linux发行版,而YOLOv5(You Only Look Once)是一个最新的目标检测模型,通常需要更现代的操作系统版本和更新的GPU支持。然而,如果你想在Ubuntu 18.04上安装YOLOv5,你可能需要遵循一些额外步骤,因为该版本不直接支持一些新工具和库。
以下是安装步骤的大致概述:
1. **更新系统和安装依赖**:
- `sudo apt update`
- `sudo apt upgrade`
- 安装必要的开发工具包和库,如CUDA、cuDNN、Python3、pip3以及OpenCV等。例如:
```
sudo apt install nvidia-cuda nvidia-cudnn python3-pip python3-tk libopencv-dev
```
2. **安装PyTorch**:
- 因为YOLOv5依赖于PyTorch,你需要安装适合CUDA版本的PyTorch。由于Ubuntu 18.04支持的是CUDA 9.0,你可以尝试这个:
```
pip3 install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu90/torch_stable.html
```
3. **安装YOLOv5**:
- YOLOv5的GitHub仓库中应该提供了针对不同环境的安装脚本。你可以在GitHub上找到`setup.py`文件,然后运行:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
python3 setup.py install
```
4. **检查安装**:
- 使用`python3 -m yolov5`测试安装是否成功,并确认你的GPU被识别。
**相关问题--:**
1. 是否可以直接在Ubuntu 18.04上安装YOLOv5-latest版本?
2. 如何检查我的系统是否满足YOLOv5的最低硬件要求?
3. 如果遇到兼容性问题,我应该怎么做?
请注意,这些步骤可能会因为YOLOv5的最新更新或Ubuntu 18.04的过时性而变得不稳定。建议考虑升级到更新的Ubuntu版本或使用一个支持YOLOv5的Docker容器来进行开发。
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