인공 지능 yolov7 표적 탐지가 우분투에 배포되었습니다.

오늘은 우분투에서의 객체 인식 yolov7 배포를 소개합니다

1. Anaconda에 대한 간략한 소개

우선 가상 환경을 만들려면 Anaconda를 다운로드해야 합니다. 이것이 현재로서는 가장 편리합니다

만들기입니다. 가상 환경은 머신의 다른 환경에 영향을 미치지 않습니다

1. 가상 환경 관리.1.1Conda ‐‐Version # Conda 버전 가져오기

1.2Conda 업데이트 Conda # 업그레이드 Conda

1.3Conda ENV 목록(가상 환경 정보 나열) )

지정된 환경을 생성할 때 Python 버전과 환경을 생성한 후 지정된 버전의 Python을 설치한 결과에는 차이가 없습니다. 그렇다면 생성 시 python=3.9를 사용하여 python

버전을 지정하는 것이 공식적으로 권장되는 이유는 무엇입니까? 환경? 왜냐하면 이 가상 환경에서 Python을 사용하려면 환경 생성 초기에 python3.9를 다운로드해야 하기 때문입니다. 그러면 이 가상 환경에서 다운로드한 다른 패키지는 python3.9의 종속성 및 제약 조건과 일치하게 됩니다. 다른 많은 패키지를 설치한 후 python3.9를 설치하면 환경 종속성 처리가 더 복잡해지고 미묘한 버그가 발생할 수도 있습니다

1.4 conda activate (가상 환경 입력)

# 명령 example

conda activate py39

1.5conda deactivate (가상 환경 종료)

# 명령 example

conda deactivate

1.6conda Remove -n --all 가상 환경 삭제 # 테스트 가상 환경 삭제

conda Remove -n test --all

conda env list

2. 채널 관리

2.1 conda에 구성된 채널을 나열하고 우선 순위에 따라 낮은 것부터 높은 것까지 정렬합니다

conda config --get 채널

2.2 채널 추가, 국내 채널 추가. 이를 흔히 국내 소스 추가라고 부릅니다.

<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>

2.3 채널 삭제

<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. yolov7 배포

1, conda create -n py python=3.8

성공적으로 생성되어 가상 환경에 들어갑니다

conda activate py

2. 다운로드 yolov7

이 문장을 다음과 같이 다시 작성할 수 있습니다. "WongKinYiu의 YOLOv7 코드 베이스를 복제하려면 다음 명령을 사용하십시오. git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git”

압축된 패키지 직접 다운로드 https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

다운로드 후 폴더에 들어가

cd yolov7

종속성 설치

pip install -r 요구사항.txt

종속성 패키지가 성공적으로 설치될 때까지 기다려주세요

3. 모델 파일

<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>

을 다운로드한 다음

python discover.py --weights yolov7을 실행하세요. .pt --conf 0.25 -- img-size 640 --source inference/images/horses.jpg

다른 모듈이 누락되었는지 확인하고 pip만으로 다운로드하세요

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