Ubuntu离线安装Yolov5环境并使用C++进行训练和开发

要在Ubuntu系统下离线安装Yolov5所需的环境，并通过C++进行训练和开发，请按照以下步骤进行操作：\n\n1. 安装依赖环境：\n\tbash\n\tsudo apt update\n\tsudo apt install -y build-essential git cmake libopencv-dev libyaml-cpp-dev\n\t\n\n2. 获取Yolov5源代码：\n\tbash\n\tgit clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git\n\t\n\n3. 编译Yolov5 C++代码：\n\tbash\n\tcd yolov5\n\tmikdir build\n\tcd build\n\tcmake ..\n\tmake\n\t\n\n4. 下载预训练权重文件：\n\tbash\n\tcd ../weights\n\tbash download_weights.sh\n\t\n\n5. 使用C++进行训练和开发：\n\t- 在yolov5/build目录下可以找到编译生成的可执行文件yolov5，该文件可以用于进行训练和推理。\n\t- 可以使用以下命令进行训练：\n\t bash\n\t ./yolov5 train <data.yaml> <cfg.yaml> <weights.pt> --img 640 --batch 16 --epochs 100\n\t \n\t 其中，data.yaml是数据集配置文件，cfg.yaml是模型配置文件，weights.pt是预训练权重文件。\n\t- 可以使用以下命令进行推理：\n\t bash\n\t ./yolov5 detect <image.jpg> --weights <weights.pt> --conf 0.25\n\t \n\t 其中，image.jpg是待检测的图像文件，weights.pt是训练得到的权重文件，--conf 0.25表示设置检测阈值为0.25。\n\n以上就是在Ubuntu系统下离线安装Yolov5所需环境，并通过C++进行训练和开发的步骤。