在Linux上部署YOLOv5模型进行目标检测,可以按照以下步骤进行: 1. 准备Linux环境和必要的依赖项 首先,确保你的Linux系统已经安装了Python和pip。如果还没有安装,可以使用以下命令进行安装: bash sudo apt update sudo apt install python3 python3-pip 接下来,安装YOLOv5所需的Python依赖项。你可以通过创建一个虚拟...
conda deactivate 第二步:安装yolov5 看情况输入镜像源,这里我建议大家搞阿里云镜像源 # 添加清华源conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add chann...
1. 2. mkdir build && cd build cmake ../ -G "Unix Makefiles" -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/workspace/dengzr/linux-x64/ make make install 1. 2. 3. 4. 运行yolov5模型 参考封装:https://github.com/ncdhz/YoloV5-LibTorch
双击yolov5m_msnhnet.exe查看部署结果 Linux(Jetson NX) 篇 1. 准备工作一般来说,Jetson都已经自带了cuda和cudnn,故不用专门安装。 安装构建工具 sudo apt-get install build-essential 安装opencv sudo apt-get install libopencv 2. 编译Msnhnet库(1) 终端打开cmake-gui。 (2) 点击config选择安装的visual ...
(2) 下载标注软件这里小编自己编写了一款标注软件,直接支持导出yolov5格式。链接:https://pan.baidu.com/s/1AI5f5BYbboK0KYpHf7v4-A 提取码:19o1 标注软件界面展示 (3) 准备需要标注的数据(注意本软件单次只能标注1000张,建议单次500张以下)这里我简单准备了5张猫狗数据的。
这个是使用tensorrtx将yolov5-6.0模型转成tensorrt模型在windows进行GPU推理,代码支持windows和linux,其中也封装了C#代码支持csharp部署yolov5的tensorrt模型 - 云未归来于20230805发布在抖音,已经收获了4104个喜欢,来抖音,记录美好生活!
首先需要在官网下载yolov5-6.0的项目 1 我们打开yolov的官网,Tags选择6.0版本 2. 下载该压缩包并解压到工程目录下 3. 我们这里使用pycharm,专门针对python的IDE,用起来非常方便,下载方式就是官网直接下载,用的是社区版 4. 我们需要安装环境,这里我推荐安装Anaconda在电脑上,这是一个非常方便的包管理工具,可以选择...
3. 准备Yolov5代码 1 Clone代码 git clone https://github.com/msnh2012/MsnhnetModelZoo.git (注意!必须Clone小编为msnhnet定制的代码!) 2 安装依赖 pip install requirements.txt(可以手动安装) 4. 准备Yolov5预训练模型 (1) 这里小编已经给大家准备好了预训练模型(yolov5_pred文件夹中) ...