1.開發背景

? ? ? ? 在已有的 Conda 環境下實現目標檢測標定。

2.開發需求

? ? ? ?實現演示例子的圖片標定。

3.開發環境

? ? ? ? Ubuntu20.04 + Conda + Yolov5

4.實現步驟

4.1 安裝環境

# 創建環境 python 版本建議 3.9 以上
conda create -n yolov5 python=3.9# 進入環境
conda activate yolov5# 退出環境
conda deactivate

4.2 獲取源碼

4.2.1 修改網絡配置

????????如果不修改網絡配置可能會導致克隆端口訪問失敗

sudo vi /etc/resolv.conf

#nameserver 127.0.0.53
options edns0 trust-adnameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4

4.2.2 下載源碼

# 克隆開源源碼
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

4.3 安裝環境

# 進入環境 這個很重要
conda activate yolov5# 進入源碼
cd yolov5# 配置網絡下載源
pip3 config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 安裝依賴庫
pip3 install -r requirements.txt 

4.4 運行示例

4.4.1 下載權重文件

????????下載權重文件 yolov5s.pt，這個是官方已經訓練完的結果?

https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v2.0

4.4.2 執行識別

# 識別照片在 ./data/images/ 路徑下，權重文件 yolov5s.pt
python3 detect.py --source ./data/images/ --weights yolov5s.pt

4.4.3 查看結果

# 根據上一步結果提示 每次運行 exp 會遞增
ls -alh runs/detect/exp4/