ubuntu部署yolov5【运行Yolov5】使用Docker容器运行YOLOv5

# 1. 简介 - 1.1 YOLOv5简介 - 1.2 Docker容器简介 - 1.3 目的 在本章中，我们将介绍YOLOv5、Docker容器以及本文的部署目的。 # 2. 准备工作 - **2.1 确保你的Ubuntu系统准备就绪** - **2.2 Docker安装与配置** - **2.3 YOLOv5源码获取** # 3. 基于Ubuntu部署YOLOv5 在这一章节中，我们将介绍如何在Ubuntu系统上部署YOLOv5目标检测模型。 #### 3.1 下载和安装YOLOv5依赖 首先，我们需要下载YOLOv5的源码并安装相关依赖。在终端中输入以下命令： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 pip install -r requirements.txt ``` 这些命令会克隆YOLOv5的GitHub仓库，并安装所需的Python依赖。 #### 3.2 编译YOLOv5 接着，我们需要编译YOLOv5的模型文件。在终端中输入以下命令： ```bash python path/to/yolov5/models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 ``` 这里的`yolov5s.pt`是模型的权重文件，`--img 640`指定输入图像的分辨率为640x640。 #### 3.3 测试YOLOv5在Ubuntu上的部署 最后，我们可以使用YOLOv5进行目标检测来测试部署是否成功。运行以下命令： ```bash python path/to/yolov5/detect.py --source path/to/image.jpg ``` 这将对`image.jpg`图像进行目标检测，并输出检测结果。如果一切顺利，说明YOLOv5在Ubuntu系统上部署成功。 在本章节中，我们学习了如何在Ubuntu系统上下载、安装YOLOv5的依赖，编译模型，并进行目标检测测试。在接下来的章节中，我们将介绍如何使用Docker容器来运行YOLOv5，让部署更加灵活和便捷。 # 4. 使用Docker容器运行YOLOv5 在本节中，我们将介绍如何使用Docker容器来运行YOLOv5目标检测模型。下面将详细说明如何创建YOLOv5的Docker镜像、编写Dockerfile以及在Docker容器中部署和运行YOLOv5。 #### 4.1 创建YOLOv5的Docker镜像 首先，我们需要创建一个Docker镜像，该镜像将包含YOLOv5的环境和代码。我们可以通过以下步骤来完成： 1. 创建一个新的文件夹，用于存放Docker相关文件，例如命名为`yolov5_docker`。 2. 在该文件夹下创建一个名为`Dockerfile`的文件，用于定义Docker镜像的构建规则。 3. 编辑`Dockerfile`文件，添加以下内容： ```Dockerfile # 使用基础镜像 FROM nvidia/cuda:11.0-base # 安装必要的软件 RUN apt-get update && apt-get install -y \ python3 \ python3 ```