今天介紹在Ubuntu上部署物體識(shí)別yolov7部署

一、Anaconda簡單介紹

首先就是需要下載Anaconda創(chuàng)建虛擬環(huán)境，這是目前最方便的

創(chuàng)建虛擬環(huán)境不影響本機(jī)的其他環(huán)境

1、虛擬環(huán)境管理

1.1conda ‐‐version         # 獲取conda版本

1.2conda update conda      # 升級conda

1.3conda env list （列出虛擬環(huán)境信息）

conda create -n <env_name> (創(chuàng)建虛擬環(huán)境)
# 命令示例
conda create -n py38 -y
conda create -n py39 python=3.9 -y  # 官方推薦使用這種方式
conda create -n py39_2 -y && conda install -n py39_2 python=3.9 -y

創(chuàng)建環(huán)境時(shí)指定 python 版本，和創(chuàng)建完環(huán)境后安裝 python 的指定版本兩者導(dǎo)致的結(jié)果并無不同，那為什么官方推薦在創(chuàng)建環(huán)境時(shí)使用 python=3.9 的方式指定 python

版本呢？這是因?yàn)槿绻谠撎摂M環(huán)境中使用 python，就應(yīng)該在創(chuàng)建環(huán)境之初下載 python3.9 ，之后在這個(gè)虛擬環(huán)境中下載的其他包都會(huì)匹配 python3.9的依賴與約束。如果安裝了很多其他包之后再安裝 python3.9，處理環(huán)境依賴就會(huì)變得較為復(fù)雜，甚至導(dǎo)致一些不易察覺的 bug

1.4conda activate <env_name> (進(jìn)入虛擬環(huán)境)

# 命令示例

conda activate py39

1.5conda deactivate <env_name> (退出虛擬環(huán)境)

# 命令示例

conda deactivate 

1.6conda remove -n <env_name> --all 刪除虛擬環(huán)境

# 刪除 test 虛擬環(huán)境

conda remove -n test --all

conda env list

2、channels 管理

2.1列出 conda 中配置的 channels，根據(jù)從低到高的優(yōu)先級排列

conda config --get channels 

2.2添加 channels，添加國內(nèi)的 channels 也就是我們常說的添加國內(nèi)源

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/

2.3刪除 channels

方法 1 （通過命令刪除）：
# 首先查看 channels
conda config --get channels
# 刪除指定的 channels
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
方法 2 （編輯 .condarc 文件刪除想要?jiǎng)h除 channels 對應(yīng)的行）
vi ~/.condarc

二、yolov7部署

1、conda create -n py python=3.8

創(chuàng)建成功，進(jìn)入虛擬環(huán)境

conda activate py 

2、下載yolov7

git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

直接下載壓縮包 https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

下載完成進(jìn)入文件夾

cd yolov7

安裝依賴

pip install -r requirements.txt 

耐心的等待依賴包安裝成功

3、下載模型文件

https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7x.pt
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6.pt
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6.pt
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-d6.pt
https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6e.pt

然后運(yùn)行 

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

看看是否缺少別的模塊，單獨(dú)pip下載一下就可以