Ubuntu20.04部署YOLOv5分享

适用场景

YOLOv5是一种高效的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。无论是学术研究还是工业项目，YOLOv5都能提供快速且准确的检测结果。本文将分享如何在Ubuntu20.04系统上部署YOLOv5，适合以下场景：

• 需要快速搭建目标检测环境的开发者。
• 希望在本地运行YOLOv5进行模型测试或优化的研究人员。
• 对计算机视觉技术感兴趣的初学者。

适配系统与环境配置要求

在部署YOLOv5之前，请确保您的系统满足以下要求：

• 操作系统：Ubuntu20.04（推荐LTS版本）。
• 硬件配置：
  • 至少8GB内存。
  • 支持CUDA的NVIDIA显卡（建议显存4GB以上）。
• 软件依赖：
  • Python 3.8或更高版本。
  • PyTorch 1.7及以上版本。
  • CUDA和cuDNN（根据PyTorch版本选择对应版本）。

资源使用教程

1. 安装依赖

首先，确保系统已安装Python和pip。然后运行以下命令安装必要的依赖：

sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-dev
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

2. 下载YOLOv5

使用以下命令下载YOLOv5的代码：

git clone https://example.com/yolov5
cd yolov5
pip3 install -r requirements.txt

3. 运行示例

下载预训练模型并运行检测示例：

python3 detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/

4. 自定义训练

如果需要训练自己的数据集，可以参考官方文档准备数据并运行训练脚本：

python3 train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data your_data.yaml --weights yolov5s.pt

常见问题及解决办法

1. CUDA版本不兼容

问题：运行时报错提示CUDA版本不匹配。
解决：检查PyTorch和CUDA版本是否兼容，重新安装对应版本的PyTorch。

2. 显存不足

问题：训练时出现显存不足的报错。
解决：减少批量大小（--batch参数）或使用更小的模型（如yolov5s.pt）。

3. 依赖安装失败

问题：pip install时某些依赖无法安装。
解决：尝试使用--ignore-installed选项或手动安装缺失的依赖。

4. 模型检测效果不佳

问题：检测结果不理想。
解决：调整置信度阈值（--conf参数）或使用更大的预训练模型（如yolov5l.pt）。

通过以上步骤，您可以在Ubuntu20.04上顺利部署并运行YOLOv5。无论是用于学习还是实际项目，YOLOv5都能为您提供强大的支持。