YOLOv5模型环境搭建及使用google colab训练_在colab部署yolov5

环境搭建

环境

• ubuntu 18.04 64bit
• GTX 1070Ti
• anaconda with python 3.8
• pytorch 1.7.1
• cuda 10.1
• yolov5 5.0.9

为了方便使用 yolov5-
目标检测，有网友已经将其做成了库，提交到了官方的索引库 pypi-
上，这样，我们就可以直接使用 pip进行安装了，其项目地址: https://github.com/fcakyon/yolov5-pip

安装

首先创建一个干净的 python-
虚拟环境

conda create -n yolov5pip python=3.8
conda activate yolov5pip
1
2

如果 python-
版本大于3.7，直接使用 pip-
安装

pip install yolov5
1

如果 python-
的版本是3.6的话，需要安装指定版本的 numpy-
和 matplotlib

pip install "numpy>=1.18.5,<1.20" "matplotlib>=3.2.2,<4"
pip install yolov5
1
2

命令行的使用

yolov5-
库安装好后，同时会生成 yolov5-
的命令行工具，其使用方法与源码中的 detect.py-
非常类似，如下

yolov5 detect --source 0 # webcam-
file.jpg # image-
file.mp4 # video-
path/ # directory-
path/*.jpg # glob-
rtsp://170.93.143.139/rtplive/470011e600ef003a004ee33696235daa # rtsp stream-
rtmp://192.168.1.105/live/test # rtmp stream-
http://112.50.243.8/PLTV/88888888/224/3221225900/1.m3u8 # http stream

测试发现，cpu的环境下，图片、视频检测都没问题，但是如果使用 gpu的话，就会报错了，这可能是目前版本的 bug

YOLOv5

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