今天介绍在Ubuntu上部署物体识别yolov7部署
首先就是需要下载Anaconda创建虚拟环境,这是目前最方便的
创建虚拟环境不影响本机的其他环境
1.1conda ‐‐version # 获取conda版本
1.2conda update conda # 升级conda
1.3conda env list (列出虚拟环境信息)
conda create -n <env_name> (创建虚拟环境)# 命令示例conda create -n py38 -yconda create -n py39 python=3.9 -y# 官方推荐使用这种方式conda create -n py39_2 -y && conda install -n py39_2 python=3.9 -y
创建环境时指定 python 版本,和创建完环境后安装 python 的指定版本两者导致的结果并无不同,那为什么官方推荐在创建环境时使用 python=3.9 的方式指定 python
版本呢?这是因为如果您要在该虚拟环境中使用 python,就应该在创建环境之初下载 python3.9 ,之后在这个虚拟环境中下载的其他包都会匹配 python3.9的依赖与约束。如果安装了很多其他包之后再安装 python3.9,处理环境依赖就会变得较为复杂,甚至导致一些不易察觉的 bug
1.4conda activate <env_name> (进入虚拟环境)
# 命令示例
conda activate py39
1.5conda deactivate <env_name> (退出虚拟环境)
# 命令示例
conda deactivate
1.6conda remove -n <env_name> --all 删除虚拟环境
# 删除 test 虚拟环境
conda remove -n test --all
conda env list
2.1列出 conda 中配置的 channels,根据从低到高的优先级排列
conda config --get channels
2.2添加 channels,添加国内的 channels 也就是我们常说的添加国内源
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 channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
2.3删除 channels
方法 1 (通过命令删除):# 首先查看 channelsconda config --get channels# 删除指定的 channelsconda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/方法 2 (编辑 .condarc 文件删除想要删除 channels 对应的行)vi ~/.condarc
1、conda create -n py python=3.8
创建成功,进入虚拟环境
conda activate py
2、下载yolov7
可以将这句话重写为:“使用以下命令克隆 WongKinYiu 的 YOLOv7 代码库:git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git”
直接下载压缩包 https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git
下载完成进入文件夹
cd yolov7
安装依赖
pip install -r requirements.txt
耐心的等待依赖包安装成功
3、下载模型文件
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pthttps://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7x.pthttps://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6.pthttps://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6.pthttps://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-d6.pthttps://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6e.pt
然后运行
python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg
看看是否缺少别的模块,单独pip下载一下就可以
以上就是人工智能之yolov7目标检测在ubuntu上部署的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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