YOLO5-入門1-極鏈AI雲平台部署測試

• 2021 年 7 月 15 日
• AI
• 其 他

YOLO5部署:
//github.com/ultralytics/yolov5

選擇部署的平台是極鏈AI雲平台
優勢：價格便宜，按實際使用時間扣費，適合學生進行科研探索；使用靈活，即用即停；選擇較多，可以選擇不同的Pytorch、Python、CUDA版本。
官網：//cloud.videojj.com

選擇版本：
Pytorch 1.6.0，python 3.7，CUDA 10.2

安裝過程：

# 可以cd到想要安裝的目錄進行
git clone //github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt

# 以下的yolo5權重文件，在運行時也會自動下載
# 也可以提前用wget指令下載
wget //github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt
wget //github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5m.pt
wget //github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5x.pt

使用以下官網的示例，img可以換成自己上傳的圖片。
result.save()之後，會顯示保存的路徑的。
關於如何傳輸圖片到雲伺服器，可以使用Filezilla：
//cloud.videojj.com/help/docs/data_manage.html#filezilla

import torch

# Model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5x, custom

# Images
img = '//ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, PIL, OpenCV, numpy, multiple

# Inference
results = model(img)

# Results
results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

也可以使用另外一個官方示例：
直接運行這個示例的話，會將默認的yolo5s權重文件保存到yolov5文件夾下。
運行以下這個程式時，記得先cd到yolov5文件夾下，才有這個detect.py文件。
也可以在detect.py前加路徑。

python detect.py --source 0  # webcam
                            file.jpg  # image 
                            file.mp4  # video
                            path/  # directory
                            path/*.jpg  # glob
                            '//youtu.be/NUsoVlDFqZg'  # YouTube video
                            'rtsp://example.com/media.mp4'  # RTSP, RTMP, HTTP stream

運行結果