【YOLO】在ubuntu上部署yolov5

表格是博主使用版本：

下载

1. 查看ubuntu的python版本 在shell中输入python3可查看版本。 ubuntu安装python3.8超方便的： sudo apt-get update sudo apt-get install python3.8 sudo apt-get install python3-pip pip3 -V可以查看pip3版本。
2. 安装cpu版本pytorch(我的虚拟机ubuntu上还有显卡，因此安装cpu版本) 官方教程（适合初次使用linux的） 我发现了官方有在ubuntu20.04安装pytorch的教程！是全英文的，但是非常详细，包括了pip3安装等等，小白推荐这个英文教程慢慢啃： 注：如果使用gpu版本(有nvidia显卡），是需要安装cuda的，cpu版本不需要安装cuda。 简略教程（适合用过linux或是安装回顾） 可进入pytoch官网，根据提示安装，具体可以参考 图中选择的意思是：稳定版 - linux系统 - 通过pip安装 - 语言python - cpu加速。 在shell中输入图片最下方的命令： pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu 就开始了pytorch的安装： 这是安装完成的示意图，我根据pytorch官方的说明，warning是不影响的。 最后验证pytorch是否安装成功：
3. 最后以此输入官方的命令即可（默认已经安装了git和pip) 如果下载很慢，可以修改pip的镜像源，这在我另一篇博文有提到过。 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone cd yolov5 pip install -r requirements.txt # install # 网速时好时快，整一个大无语

预测

这里的官方说明我其实并没有看懂，但大致意思上是先下载权重模型，然后进行预测。

1. 下载模型权重（后来我发现其实不下也没关系，程序正常运行会自动下载对应的pt文件，除非网络不好） 这里采用手动的方式下载权重模型，现在，这里选择yolov5s。 将下载好的权重模型放入yolov5文件夹中的根目录下。
2. 进行预测 在默认状态下yolo提供了预测的素材，因此只要在yolov5的根目录下，终端中输入： python3 detect.py 显示运行过程： 显示有些包没有符合版本的要求，当还是成功运行了，结果储存在yolov5文件夹中/runs/detect/exp中。 最后是结果展示： 优秀链接