git clone https://github.com/THU-MIG/yolov10.git 然后执行下面的命令用conda创建Python环境并安装相关的依赖库和YOLOv10 conda create -n yolov10 python=3.9 conda activate yolov10 pip install -r requirements.txt pip install -e . 这里需要注意的是,如果使用的是低版本的pip,可能会报类似下面的错误:...
conda create -n yolov10python=3.9 conda activate yolov10# 切换到yolov10工程目录,然后安装依赖cdyolov10 pip install -r requirements.txt pip install -e .# 安装完成后简单测试yolo命令(yolov10)xxx@anhao:~$ yolo -V8.1.34 11.1.2.模型推理测试¶ ...
conda create -n yolov10 python=3.9 conda activate yolov10 pip install -r requirements.txt pip install -e . 准备数据集 将需要训练的数据集,放入项目目录下,格式如下: 训练模型: 注意这个地方需要导入YOLOv10模块,不是YOLO模块。 训练代码如下: #coding:utf-8 from ultralytics import YOLOv10 # 模型...
使用conda 创建虚拟环境配置【输入命令前,需进入到项目目下】。命令如下: conda create -n yolov10 python=3.9 conda activate yolov10 pip install -r requirements.txt pip install -e . 1. 2. 3. 4. 准备数据集 将需要训练的数据集,放入项目目录下,格式如下: 训练模型: 注意这个地方需要导入YOLOv10模...
conda环境内用yolo启动,predict参数预测,model用于指定下载好的模型,device指定GPU,source指定要检测的图片。 代码语言:javascript 复制 yolo predict model=yolov10n.pt device=2source=/aigc_dev/yolov10/ultralytics/assets 默认待检测图片存放在yolov10/ultralytics/assets目录下,检测后存放于yolov10/runs/detect...
# conda activate yolov10 pip install -r requirements.txt pip install -e . 1. 2. 3. 4. 5. 使用YOLOv10训练自己的数据集进行交通标志检测 准备数据 本文所使用数据集免费下载地址: 进行训练 yolo detect train data=../datasets/Road_Sign_VOC_and_YOLO_datasets/road_sign.yaml model=yolov10n.yaml...
conda create -n yolov10 python=3.9conda activate yolov10pip install -r requirements.txtpip install -e . 准备数据集 将需要训练的数据集,放入项目目录下,格式如下: 训练模型: 注意这个地方需要导入YOLOv10模块,不是YOLO模块。 训练代码如下:
激活YOLOv10 Conda 环境:确保我们已激活之前为 YOLOv10 创建的环境。 壳 1 conda activate yolov10 使用命令行运行推理:使用yolo predict命令进行预测。我们需要指定模型、设备和源图像路径,如下所示: 壳 1 yolo predict model=yolov10n.pt device=2 source=/aigc_dev/yolov10/ultralytics/assets ...
conda create-n yolov10 pythnotallow=3.9conda activate yolov10 pip install-r requirements.txt pip install-e. 1. 2. 3. 4. 安装完成之后,我们简单执行下推理命令测试下效果: 复制 yolo predict model=yolov10s.pt source=ultralytics/assets/bus.jpg ...
yolov5以后效果都大差不差,我比较关心速度。 开箱测试一下子: 一:安装环境 conda create -n yolov10 python=3.9 conda activate yolov10 pip install -r requirements.txt Downloading lit-18.1.6-py3-none-any.whl (96 kB) ━━━ 96.4/96.4 kB 210.5 MB/s eta 0:00:00 Downloading mdurl-0.1.2-py...