Ubuntu20.04部署YOLOv5
本资源文件提供了在Ubuntu20.04系统上部署YOLOv5的详细步骤和相关配置。通过本指南，您可以顺利完成YOLOv5的环境配置、模型训练和模型部署。
内容概述
- 环境配置
- 显卡驱动安装
- CUDA安装
- cuDNN安装
- TensorRT安装
- OpenCV编译
- Protobuf编译
- YOLOv5模型训练
- 项目克隆和环境依赖安装
- 数据集和预训练权重准备
- 模型训练
- 模型测试
- YOLOv5模型部署
- 源码下载
- 环境配置
- ONNX导出
- 模型构建和推理
- CUDA使用技巧
使用说明
- 环境配置
- 按照步骤安装显卡驱动、CUDA、cuDNN、TensorRT、OpenCV和Protobuf。
- 确保所有依赖项正确安装并配置环境变量。
- 模型训练
- 克隆YOLOv5项目并安装必要的环境依赖。
- 准备数据集和预训练权重。
- 进行模型训练和测试。
- 模型部署
- 下载YOLOv5源码并配置环境。
- 导出ONNX模型并进行模型构建和推理。
- 使用CUDA进行优化和推理。
注意事项
- 在安装过程中，请确保所有依赖项的版本兼容。
- 在进行模型训练和部署时，请根据实际情况调整参数和配置。
- 如果在安装过程中遇到问题，请参考相关文档或社区寻求帮助。
通过本指南，您将能够在Ubuntu20.04系统上成功部署YOLOv5，并进行模型训练和推理。希望本资源对您的学习和研究有所帮助！