官方仓库：https://github.com/ultralytics/yolov5

官方文档：https://docs.ultralytics.com/quick-start/

此案例我是租用了k80 镜像选择的是pytorch1.8.1

克隆仓库

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

这个地方我用了国内的镜像加速

https://github.com.cnpmjs.org/ultralytics/yolov5.git

安装需要的环境

cd yolov5

pip install -r requirements.txt

测试

python detect.py --source data/images/ --weights yolov5s.pt --conf 0.4

以我为例可以在/yolov5/runs/detect/exp5目录下看到测试的图片



参考文章

ubuntu18 YOLOv5 配置及训练

史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件

YOLOv5—RTX 3080 conda环境配置cuda11.1、cudnn8.0.5、pytorch1.8.0、tensorrt7.2.2.3

教程：超详细从零开始yolov5模型训练

YOLOV5解析

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