Docker部署yolov5

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Docker部署yolov5。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

环境

Ubuntu:22.10
Docker:24.0.0

下载源码

这里我下载了6.0版本的,想要别的版本的自己修改,但dockerfile可能目录不同,可以通过find指令查询

git clone -b v6.0 https://github.com/ultralytics/yolov5.git

构建Docker镜像

这里要等待很长时间,构建大概20g的镜像

sudo docker build -f [your dockerfile path] -t [your image name]:[version] .

Docker部署yolov5

运行docker镜像

# 创建后台运行的docker 容器
sudo docker run -itd -w /workspace -v [your youlov5 path]:/workspace --net=host --ipc=host --gpus=all -e DISPLAY=$DISPLAY --env="QT_X11_NO_MITSHM=1" --name [your container name] [your image name]:[version] /bin/bash

# 进入docker容器
sudo docker exec -it [your container name] /bin/bash

运行目标检测

python detect.py --source [your picture path] --view-img

出现partially initialized module ‘cv2’ has no attribute '_registerMatType’错误

具体错误详情:

Traceback (most recent call last):
  File "detect.py", line 14, in <module>
    import cv2
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py", line 181, in <module>
    bootstrap()
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py", line 175, in bootstrap
    if __load_extra_py_code_for_module("cv2", submodule, DEBUG):
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py", line 28, in __load_extra_py_code_for_module
    py_module = importlib.import_module(module_name)
  File "/opt/conda/lib/python3.8/importlib/__init__.py", line 127, in import_module
    return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level)
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cv2/mat_wrapper/__init__.py", line 33, in <module>
    cv._registerMatType(Mat)
AttributeError: partially initialized module 'cv2' has no attribute '_registerMatType' (most likely due to a circular import)

这是因为版本不匹配的问题,Dockerfile中只限制了opencv-python的版本大于4.1.2并没有限制最高版本,最高版本是,这里我们重新安装

sudo pip install 'opencv-python>=4.1.2,<4.3' --force-reinstall

重新运行

python detect.py --source [your picture path] --view-img

出现ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory错误

具体错误详情:

Traceback (most recent call last):
  File "detect.py", line 14, in <module>
    import cv2
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/cv2/__init__.py", line 5, in <module>
    from .cv2 import *
ImportError: libSM.so.6: cannot open shared object file: No such file or directory

这是没有库文件的原因,执行以下命令:

sudo apt-get install libsm6 libxrender1

重新运行

python detect.py --source [your picture path] --view-img

出现AttributeError: ‘Upsample’ object has no attribute 'recompute_scale_factor’错误

具体错误详情:

Traceback (most recent call last):
  File "detect.py", line 307, in <module>
    main(opt)
  File "detect.py", line 302, in main
    run(**vars(opt))
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context
    return func(*args, **kwargs)
  File "detect.py", line 133, in run
    model(torch.zeros(1, 3, *imgsz).to(device).type_as(next(model.parameters())))  # run once
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "/workspace/yolov5/models/yolo.py", line 126, in forward
    return self._forward_once(x, profile, visualize)  # single-scale inference, train
  File "/workspace/yolov5/models/yolo.py", line 149, in _forward_once
    x = m(x)  # run
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1501, in _call_impl
    return forward_call(*args, **kwargs)
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py", line 157, in forward
    recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)
  File "/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1614, in __getattr__
    raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format(
AttributeError: 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'

需要根据出错目录去修改upsampling.py文件,具体修改方法参考recompute_scale_factor错误参考
修改完毕后重新运行:

python detect.py --source [your picture path] --view-img

出现如下提示就是成功,如果出现x server的问题请看参考链接:
Docker部署yolov5
Docker部署yolov5

参考链接

x server错误参考
recompute_scale_factor错误参考文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-481076.html

到了这里,关于Docker部署yolov5的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Ubuntu20.04配置YOLOV5算法相关环境,并运行融合YOLOV5的ORB-SLAM2开源代码(亲测有效)

              这篇博客介绍的是如何在Ubuntu系统下配置YOLOV5算法环境。并且运行一个融合YOLOV5的ORB-SLAM2开源代码。         安装的软件主要是anaconda,然后anaconda可以帮我们安装python、pytorch这些东西。我的ubuntu版本:ubuntu20.04.5LTS。 安装的anaconda类型: Anaconda3-2022.05 安装的p

    2024年02月02日
    浏览(49)
  • 在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5(C++和Python接口)

    在ubuntu20.04上利用tensorrt部署yolov5(C++和Python接口)‘下个博客是yolov7的部署’ 一、CUDA、CUDNN、TensorRT以及OpenCV安装 CUDA安装 CUDNN安装 TensorRT安装 OpenCV安装 二、YOLOv5部署 文件准备 模型文件转换 3.生成wts文件 4.生成部署引擎 5.端侧部署模型测试图片 6.视频检测 7.安卓部署 8.C+

    2024年02月02日
    浏览(69)
  • 【jetson nano】jetson nano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型

    断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型,期间也报了无数错误,参考了很多文档,求助了身边的朋友,因此尽可能详细的记录一下这个过程。 此处感谢Xnhyacinth在配置过程中对我的帮助哈哈哈꒰ঌ( ⌯’ \\\'⌯)໒꒱ 我主机上的环境是python3.9,cuda11.6 jetson nano环境

    2023年04月12日
    浏览(57)
  • 36、RK3399Pro 环境搭建和Yolov5 c++调用opencv进行RKNN模型部署和使用

    基本思想:记录rk3399 pro配置环境和c++ npu开发记录,主要想搞一份c++代码和其它图像算法结合一下,好进行部署,淘宝链接见附录  需要的python3.7对应的aarch64的whl包:包含opencv-whl 、h5py-whl包: 链接: https://pan.baidu.com/s/1cvCAmHBa_4KgEjrcFIYnig 提取码: 5ui4 链接: https://pan.baidu.com/s/1hrc

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • 使用yolov8的dockerfile在ubuntu上部署环境

    首先进入doceker文件夹 cd yolov8/ultralytics-main/docker 执行命令 docker build -t yolov8:v1 . yolov8:v1(镜像名称:镜像标签,可以自己定义) 注意点: (1)原docekerfile中 ADD https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf https://ultralytics.com/assets/Arial.Unicode.ttf /root/.config/Ultralytics/ 下载很慢,可以在外部下载好

    2024年02月10日
    浏览(44)
  • Ubuntu安装深度学习环境相关(yolov8-python部署)

    本文将从如下几个方面总结相关的工作过程: 1.Ubuntu系统安装(联想小新pro16) 2.显卡驱动安装 3.测试深度学习模型 之前在台式机上安装过Ubuntu,以为再在笔记本上安装会是小菜一碟,但没想还是废了一些功夫。 安装所需要的步骤: 1.电脑分盘:Windows下右键开始,选择磁盘管理

    2024年02月03日
    浏览(43)
  • Ubuntu环境下C++使用onnxruntime和Opencv进行YOLOv8模型部署

    目录 环境配置 系统环境 项目文件路径  文件环境  config.txt  CMakeLists.txt type.names  读取config.txt配置文件 修改图片尺寸格式 读取缺陷标志文件 生成缺陷随机颜色标识 模型推理 推理结果获取 缺陷信息还原并显示 总代码 Ubuntu18.04 onnxruntime-linux-x64 1.12.1:https://github.com/microsof

    2024年01月17日
    浏览(46)
  • Ubuntu安装部署docker环境+安装部署vulhub靶场环境+漏洞复现

    目录 安装docker环境 安装部署vulhub靶场     指令:docker -v   下载安装pip,等待即可   pip安装成功   安装docker-compose 指令:docker-compose -v   可将老版本的urllib3进行删除 指令: pip uninstall urllib3     安装前直接切换到桌面,默认下载到桌面,这里没有切换,默认下载到了root目

    2024年02月03日
    浏览(47)
  • 【Linux Ubuntu】Docker部署 ELK全家桶 镜像环境

    1、查看防火墙状态 2、开启防火墙 3、关闭防火墙 4、开机禁止开启防火墙 5、开启自启防火墙 1、安装指定版本 比如 8.2.0 2、查看是否拉取成功 3、选择挂载硬盘创建四个目录,并设置目录权限为可读写。 4、先启动一个简单的容器 这里记录一下 进入容器的方式 先查看正在运

    2024年02月05日
    浏览(45)
  • 【YOLOv5】1.搭建Pycharm+Python+yolov5环境

    目录 一、安装Python 二、安装PyCharm 三、创建项目和虚拟环境 四、下载YOLOv5和依赖库 五、配置Pytorch 六、检验YOLOv5环境 1.Python官方下载网址:Download Python | Python.org 2.安装python3.10即可,笔者使用的pytorch版本在python3.10下不可用,所以多装了一个python3.9。 3.心得:如果安装了多个

    2024年02月13日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包