ubuntu yolov5分割检测
时间: 2025-01-27 15:48:07 浏览: 37
### 使用YOLOv5在Ubuntu上实现图像分割和目标检测
#### 准备工作环境
为了确保能够顺利安装依赖项以及配置开发环境,建议先更新系统包管理器:
```bash
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```
接着按照官方推荐的方式设置PyTorch环境。考虑到兼容性和性能优化,可以参考PyTorch官方网站获取最新的安装命令。
#### 加载预训练模型
通过`torch.hub.load()`函数可以直接从GitHub仓库加载YOLOv5的不同版本(s, m, l, x),这里以小型版为例[^1]:
```python
import torch
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
```
此操作会自动下载对应架构的权重文件到本地缓存目录下,并返回一个已经初始化完毕的对象实例用于后续处理。
#### 图像分割前准备
对于特定应用场景下的高分辨率遥感影像或其他复杂场景的数据集,可能还需要额外编译一些辅助库来支持更精确的结果计算与评价指标统计。例如针对DOTA数据集的操作如下所示[^2]:
```bash
cd yolov5_obb/DOTA_devkit
sudo apt-get install swig
swig -c++ -python polyiou.i
python setup.py build_ext --inplace
```
这些步骤有助于增强对多边形标注的支持能力,从而更好地服务于实际业务需求中的精准度要求较高的任务类型。
#### 执行预测过程
当一切就绪之后,可以通过调整参数指定待测图片的位置来进行单张或多张批量测试。如果想要自定义分类标签,则需提前准备好相应的文本描述文档并指明其所在位置[^3]:
```python
from pathlib import Path
img_path = str(Path('/path/to/image.jpg').resolve())
results = model(img_path).show()
```
上述代码片段实现了读取给定路径处的一幅JPEG格式照片作为输入源交给先前创建好的网络结构完成识别流程;最后调用`.show()`方法可视化输出结果以便直观查看效果。
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