YoloV5 ROS功能包
简介
本资源文件提供了一个基于PyTorch-YOLOv5的ROS功能包，允许用户在ROS（机器人操作系统）环境中使用YOLOv5进行实时目标检测。该功能包已在Ubuntu 16.04和Ubuntu 18.04上进行了测试，适用于ROS kinetic和melodic版本。
功能特点
- 实时目标检测：利用YOLOv5的高效检测算法，实现对实时视频流的目标检测。
- 易于集成：可以直接集成到现有的ROS项目中，方便与其他ROS功能包进行协作。
- 支持GPU加速：默认情况下支持GPU加速，提高检测速度。
- 自定义权重：用户可以将自己训练的权重文件放入weights文件夹中，进行自定义检测。
安装步骤
1. 安装Anaconda
- 下载对应的Anaconda安装包。
- 执行脚本安装Anaconda：
bash ~/Downloads/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
2. 安装PyTorch
- 创建Python 3.6以上版本的conda环境：
conda create -n mypytorch python=3.8 - 激活创建好的conda环境：
conda activate mypytorch - 在PyTorch官网上选择指定版本安装PyTorch：
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
3. 安装Yolov5_ROS
- 克隆Yolov5_ROS功能包到您的catkin工作空间的src目录中：
cd /your/catkin_ws/src git clone https://github.com/qq44642754a/Yolov5_ros.git - 进入yolov5_ros/yolov5目录，并安装所需的Python依赖项：
cd yolov5_ros/yolov5 sudo pip install -r requirements.txt
基本用法
- 确保将您训练好的权重文件放在weights文件夹中。默认情况下，
launch/yolo_v5.launch文件使用yolov5s.pt权重文件。 - 在launch文件中修改摄像头话题名称和是否使用CPU选项。
- 运行yolov5 ROS节点：
roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch
特殊说明
鉴于最近有很多人安装配置不好yolov5的环境，我这边配置好了一个名为yolov5的conda环境。您可以通过百度网盘下载并解压后放入/anaconda3/envs/文件夹下，然后运行以下指令添加到conda环境中：
conda config --add envs_dirs 下载好的yolov5文件夹的路径
最后通过指令conda activate yolov5来激活conda环境。
作者
- Zhitao Zheng (qq44642754@163.com)
开发环境
- Ubuntu 16.04 / 18.04
- ROS kinetic/melodic
- Python >= 3.6.0
- PyTorch >= 1.7