ubuntu部署yolov5【运行Yolov5】使用Docker容器运行YOLOv5

# 1. 简介

- 1.1 YOLOv5简介
- 1.2 Docker容器简介
- 1.3 目的

在本章中，我们将介绍YOLOv5、Docker容器以及本文的部署目的。

# 2. 准备工作

- **2.1 确保你的Ubuntu系统准备就绪**
- **2.2 Docker安装与配置**
- **2.3 YOLOv5源码获取**

# 3. 基于Ubuntu部署YOLOv5

在这一章节中，我们将介绍如何在Ubuntu系统上部署YOLOv5目标检测模型。

#### 3.1 下载和安装YOLOv5依赖

首先，我们需要下载YOLOv5的源码并安装相关依赖。在终端中输入以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

这些命令会克隆YOLOv5的GitHub仓库，并安装所需的Python依赖。

#### 3.2 编译YOLOv5

接着，我们需要编译YOLOv5的模型文件。在终端中输入以下命令：

python path/to/yolov5/models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640

这里的`yolov5s.pt`是模型的权重文件，`--img 640`指定输入图像的分辨率为640x640。

#### 3.3 测试YOLOv5在Ubuntu上的部署

最后，我们可以使用YOLOv5进行目标检测来测试部署是否成功。运行以下命令：

python path/to/yolov5/detect.py --source path/to/image.jpg

这将对`image.jpg`图像进行目标检测，并输出检测结果。如果一切顺利，说明YOLOv5在Ubuntu系统上部署成功。

在本章节中，我们学习了如何在Ubuntu系统上下载、安装YOLOv5的依赖，编译模型，并进行目标检测测试。在接下来的章节中，我们将介绍如何使用Docker容器来运行YOLOv5，让部署更加灵活和便捷。

# 4. 使用Docker容器运行YOLOv5

在本节中，我们将介绍如何使用Docker容器来运行YOLOv5目标检测模型。下面将详细说明如何创建YOLOv5的Docker镜像、编写Dockerfile以及在Docker容器中部署和运行YOLOv5。

#### 4.1 创建YOLOv5的Docker镜像

首先，我们需要创建一个Docker镜像，该镜像将包含YOLOv5的环境和代码。我们可以通过以下步骤来完成：

1. 创建一个新的文件夹，用于存放Docker相关文件，例如命名为`yolov5_docker`。
2. 在该文件夹下创建一个名为`Dockerfile`的文件，用于定义Docker镜像的构建规则。
3. 编辑`Dockerfile`文件，添加以下内容：

# 使用基础镜像
FROM nvidia/cuda:11.0-base

# 安装必要的软件
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    python3 \
    python3