ubuntu部署yolov5【Yolov5配置】使用Git下载yolov5代码

# 1. 简介

在这一章节中，我们将对Yolov5目标检测、Ubuntu系统适用性和Git版本控制进行简要介绍。fillTypecontent

# 2. 环境准备

在进行Yolov5的部署前，需要进行必要的环境准备工作，包括确保Ubuntu系统环境的完整性，安装所需的软件和工具，以及设置Python虚拟环境。

### 2.1 确保Ubuntu系统环境

在开始部署Yolov5之前，首先要确保Ubuntu系统处于正常运行状态。可以通过以下步骤检查系统情况：

# 检查系统版本
lsb_release -a

# 更新系统软件包
sudo apt update
sudo apt upgrade

### 2.2 安装必要的软件和工具

Yolov5的部署需要使用到一些软件和工具，包括Git、Python等。可以通过以下命令安装：

# 安装Git
sudo apt install git

# 安装Python3和pip
sudo apt install python3
sudo apt install python3-pip

### 2.3 设置Python虚拟环境

为了避免与系统中其他Python应用程序的依赖冲突，建议在部署Yolov5时创建一个Python虚拟环境。可以按照以下步骤进行设置：

# 安装虚拟环境管理工具
sudo apt install python3-venv

# 创建虚拟环境
python3 -m venv yolov5_env

# 激活虚拟环境
source yolov5_env/bin/activate

通过以上步骤，就可以完成对环境的准备工作，为后续Yolov5的配置和部署做好了基础工作。

# 3. Yolov5配置

在这一部分，我们将详细介绍如何在Ubuntu系统上配置Yolov5目标检测模型。确保按照以下步骤进行操作。

#### 3.1 克隆Yolov5仓库

首先，我们需要从Github上克隆Yolov5的代码仓库。打开终端，执行以下命令：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

这将下载Yolov5的代码到你的本地环境中。

#### 3.2 配置Yolov5环境

进入Yolov5目录，安装相关依赖：

cd yolov5/
pip install -r requirements.txt

安装完成后，你可以使用以下命令检查是否安装成功：

python detect.py --source 0  # 测试yolov5是否能正常运行

#### 3.3 下载预训练权重

为了提高模型的准确性，我们需要下载预训练的权重文件。执行以下命令：

wget https://ultralytics.com/assets/Autopilot_384x288.zip
unzip Autopilot_384x288.zip -d weights/

现在，你已经完成了Yolov5的配置