Rumah > Peranti teknologi > AI > Pengesanan sasaran yolov7 kecerdasan buatan digunakan pada ubuntu

Pengesanan sasaran yolov7 kecerdasan buatan digunakan pada ubuntu

WBOY
Lepaskan: 2023-05-30 15:16:14
ke hadapan
1473 orang telah melayarinya

Hari ini kami memperkenalkan penggunaan pengerahan objek yolov7 pada Ubuntu

1 Pengenalan ringkas kepada Anaconda

Perkara pertama ialah memuat turun Anaconda untuk mencipta a. persekitaran maya, yang pada masa ini adalah yang paling mudah

Mewujudkan persekitaran maya tidak menjejaskan persekitaran lain mesin ini

1 Pengurusan persekitaran maya

1.1conda ‐‐version                        .                           1 . kemas kini conda conda # Naik taraf conda

senarai env 1.3conda (senarai maklumat persekitaran maya)

<code>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</env_name></code>
Salin selepas log masuk

Nyatakan versi python semasa mencipta persekitaran , dan Hasil pemasangan versi python yang ditentukan selepas mencipta persekitaran tidak berbeza Jadi mengapa pegawai rasmi mengesyorkan menggunakan python=3.9 untuk menentukan versi python

semasa mencipta persekitaran? Ini kerana jika anda ingin menggunakan python dalam persekitaran maya ini, anda harus memuat turun python3.9 pada permulaan mencipta persekitaran Kemudian pakej lain yang dimuat turun dalam persekitaran maya ini akan sepadan dengan kebergantungan dan kekangan python3.9. Jika anda memasang python3.9 selepas memasang banyak pakej lain, menangani kebergantungan alam sekitar akan menjadi lebih rumit, malah mungkin membawa kepada beberapa pepijat halus

1.4conda activate (Masukkan persekitaran maya)

# Contoh perintah

conda aktifkan py39

1.5conda nyahaktifkan (Keluar dari persekitaran maya)

# Contoh perintah

conda nyahaktifkan

1.6conda remove -n --semua Padamkan persekitaran maya

# Padamkan persekitaran maya ujian

conda remove -n test --semua

senarai env conda

2 Pengurusan saluran

2.1 Senaraikan saluran yang dikonfigurasikan dalam conda, mengikut keutamaan dari Tahap rendah ke tinggi. susunan

konfigurasi conda --dapatkan saluran

2.2 Tambah saluran, tambah saluran domestik, yang sering kita panggil menambah sumber domestik

<code>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/</code>
Salin selepas log masuk

2.3 Padamkan saluran

<code>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</code>
Salin selepas log masuk

2 kerahan Yolov7

1

Penciptaan berjaya, masukkan persekitaran maya

conda activate py

2. Muat turun yolov7

Anda boleh menulis semula ayat ini sebagai: "Gunakan arahan berikut untuk mengklon. Pangkalan kod WongKinYiu YOLOv7: git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git”

Muat turun terus pakej termampat https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

Selepas memuat turun, masukkan folder

cd yolov7

Pasang kebergantungan

pip install -r requirements.txt

Sabar tunggu sehingga pakej dependensi menjadi dipasang dengan jayanya

3 Muat turun fail model

<code>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</code>
Salin selepas log masuk

Pengesanan sasaran yolov7 kecerdasan buatan digunakan pada ubuntu

dan kemudian jalankan

python detect.py - -weights yolov7.pt -- conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg

Lihat jika ada modul lain yang hilang, muat turun sahaja mereka dengan pip secara berasinganPengesanan sasaran yolov7 kecerdasan buatan digunakan pada ubuntu

Atas ialah kandungan terperinci Pengesanan sasaran yolov7 kecerdasan buatan digunakan pada ubuntu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Label berkaitan:
sumber:51cto.com
Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Tutorial Popular
Lagi>
Muat turun terkini
Lagi>
kesan web
Kod sumber laman web
Bahan laman web
Templat hujung hadapan