ubuntu18.04下运行yolov4
时间: 2023-03-19 18:26:15 浏览: 220
要在Ubuntu 18.04下运行Yolov4,您需要按照以下步骤进行操作:
1. 安装CUDA和cuDNN:Yolov4需要使用GPU来进行加速,因此您需要安装CUDA和cuDNN来支持GPU计算。
2. 安装OpenCV:Yolov4需要使用OpenCV来进行图像处理和显示。
3. 下载Yolov4代码和权重文件:您可以从GitHub上下载Yolov4的代码和权重文件。
4. 编译Yolov4:在下载完代码后,您需要使用make命令来编译Yolov4。
5. 运行Yolov4:在编译完成后,您可以使用命令行来运行Yolov4,并对图像进行检测。
需要注意的是,Yolov4需要较高的计算资源和较长的训练时间,因此在运行之前需要确保您的计算机具备足够的硬件配置。
相关问题
ubuntu18.04下用yolov5训练自己的数据集
### 准备工作
为了在 Ubuntu 18.04 上使用 YOLOv5 训练自定义数据集,需先安装必要的依赖项并设置好 Python 环境。确保已安装最新版本的 Git 和 PyTorch 库[^1]。
```bash
sudo apt-get update && sudo apt-get install git python3-pip -y
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
```
### 下载与配置 YOLOv5
获取官方仓库中的 YOLOv5 源码,并切换至所需分支:
```bash
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
git checkout tags/v6.2 -b v6.2
pip3 install -r requirements.txt
```
上述命令会克隆最新的稳定版源码,并安装所需的 Python 包以支持项目运行[^2]。
### 数据准备
创建一个新的文件夹用于存储自定义的数据集,在该目录下建立 `images` 和 `labels` 文件夹分别放置图像及其对应的标签文件。按照 COCO 或者 VOC 格式的标注方式整理图片和 XML 文档,再通过工具转换成 YOLO 所需 `.txt` 形式的边界框坐标表示法[^3]。
编写 `custom_dataset.yaml` 描述数据路径以及类别名称列表:
```yaml
train: ../datasets/custom/images/train/
val: ../datasets/custom/images/validation/
nc: 80 # 类别数量
names: ['person', 'car'] # 自定义目标类名数组
```
此 YAML 文件指定了训练集验证集的位置还有分类数目及各物体的名字[^4]。
### 开始训练
执行如下指令启动训练流程,其中 `-data` 参数指定之前编辑好的 dataset configuration file 路径;而 `-weights` 则指向预训练权重位置(可选),比如 yolov5s.pt 是轻量级模型初始参数之一[^5]:
```bash
python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data custom_dataset.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --name my_custom_training_run --cache
```
以上命令设置了输入尺寸、批量大小、迭代次数等超参选项来调整学习效率[^6]。
### 结果评估
完成一轮完整的 epoch 后,默认会在 runs/train/my_custom_training_run 目录内保存 checkpoint checkpoints 及最终得到的最佳权值 best.pt 。可以利用 evaluate script 对新获得的结果做进一步分析[^7]。
```python
from utils.general import strip_optimizer, set_logging
strip_optimizer('runs/train/exp/weights/best.pt') # 剥离优化器状态字典
set_logging() # 设置日志记录等级
```
ubuntu18.04配置darknet yolov5
以下是在Ubuntu 18.04上配置Darknet YOLOv5的步骤:
1. 安装CUDA和cuDNN
首先,您需要安装CUDA和cuDNN。您可以在NVIDIA官网上下载相应版本的CUDA和cuDNN。安装过程可以参考官方文档。
2. 安装OpenCV
在终端中输入以下命令安装OpenCV:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv
```
3. 克隆YOLOv5仓库
使用以下命令克隆YOLOv5仓库:
```
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
```
4. 安装Python依赖项
使用以下命令安装Python依赖项:
```
pip3 install -r requirements.txt
```
5. 下载预训练权重
YOLOv5需要一个预训练权重文件,您可以在YOLOv5仓库的releases页面上下载。将下载的权重文件放入yolov5/weights文件夹中。
6. 运行YOLOv5
使用以下命令运行YOLOv5:
```
python3 detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --conf 0.4 --source 0
```
其中,weights参数指定预训练权重的路径,img参数指定输入图像的大小,conf参数指定置信度阈值,source参数指定输入图像的来源。您可以使用不同的权重文件和参数进行测试。
以上就是在Ubuntu 18.04上配置Darknet YOLOv5的步骤。
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