当前位置:   article > 正文

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

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

声明:本文内容由网友自发贡献,不代表【wpsshop博客】立场,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容,请联系我们。转载请注明出处:https://www.wpsshop.cn/w/盐析白兔/article/detail/819695
推荐阅读
相关标签