La détection de cible yolov7 par intelligence artificielle est déployée sur Ubuntu

Aujourd'hui, nous vous présentons le déploiement de la reconnaissance d'objets yolov7 sur Ubuntu

1 Une brève introduction à Anaconda

Tout d'abord. , vous devez télécharger Anaconda pour créer un environnement virtuel, c'est actuellement le plus pratique

La création d'un environnement virtuel n'affecte pas les autres environnements de la machine

1. gestion

1.1conda ‐ ‐version         # Obtenir la version de conda

1.2conda update conda       # Mettre à niveau conda

1.3conda env list (liste des informations sur l'environnement virtuel )

<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>

# 🎜🎜#

Il n'y a aucune différence entre spécifier la version de python lors de la création de l'environnement et installer la version spécifiée de python après la création de l'environnement . Alors pourquoi est-il officiellement recommandé de l'utiliser lors de la création de l'environnement ? Comment spécifier la version python

en utilisant python=3.9 ? En effet, si vous souhaitez utiliser python dans cet environnement virtuel, vous devez télécharger python3.9 au début de la création de l'environnement. Ensuite, les autres packages téléchargés dans cet environnement virtuel correspondront aux dépendances et contraintes de python3.9. Si vous installez python3.9 après avoir installé de nombreux autres packages, la gestion des dépendances environnementales deviendra plus compliquée et pourra même conduire à quelques bugs subtils

#🎜 🎜#1.4conda activate (Entrer dans l'environnement virtuel)

# Exemple de commande

conda activate py39

1.5conda deactivate

# Exemple de commande

conda deactivate

1.6conda remove -n environnement

# Supprimer l'environnement virtuel de test

conda Remove -n test --all

conda env list

2 . Gestion des canaux

2.1 Liste les canaux configurés dans conda, classés par priorité de faible à élevée

conda config --get canaux

#🎜 🎜#2.2 Ajoutez des chaînes, ajoutez des chaînes nationales, c'est ce que nous appelons souvent ajouter des sources nationales

<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>

2.3 Supprimer des chaînes#🎜🎜 ##🎜 🎜#

<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>

2. Déploiement yolov7

1. avec succès, entrez dans l'environnement virtuel

conda activate py

2 Téléchargez yolov7

Vous pouvez réécrire cette phrase comme suit : "Utilisez les clones de commande suivants. Base de code YOLOv7 de WongKinYiu : git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git”

Téléchargez directement le package compressé https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git #🎜🎜 #

Le téléchargement est terminé et entrez dans le dossier

cd yolov7

Installer les dépendances

pip install -r exigences.txt #🎜 🎜 #

Attendez patiemment que le package de dépendances soit installé avec succès

3 Téléchargez le fichier modèle

<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>

. #🎜🎜 #

Ensuite, exécutez

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

Vérifiez s'il manque des modules, téléchargez-les simplement via pip

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!