YOLO в реальных приложениях и добиваться поставленных целей.
Установка и настройка окружения для работы с
ЙОЛО
Установка и настройка среды для работы с YOLO требует внимательного подхода и понимания необходимых инструментов и библиотек для эффективного использования модели. В этой главе мы рассмотрим основные этапы подготовки среды, включая выбор аппаратного обеспечения, установку нужных библиотек и настройку программного обеспечения.
Первым шагом в установке среды является выбор аппаратного обеспечения. Если вы планируете использовать YOLO на локальном компьютере, важно иметь систему с достаточной мощностью для обработки изображений в реальном времени. Современный графический процессор (ГП) станет оптимальным решением. Для работы с YOLO v4 или v5 лучше всего использовать ГП от NVIDIA с поддержкой CUDA. Например, модели GeForce RTX 2060 и новее обеспечат хорошую производительность. Для выполнения простых задач можно использовать и менее мощные графические карты, такие как GTX 1050, но в этом случае производительность будет ограничена.
После выбора аппаратного обеспечения следует установить операционную систему. Большинство разработчиков выбирают Ubuntu (с версии 18.04 и выше) за её широкую поддержку библиотек и инструментов для работы с машинным обучением. Если вам больше нравится Windows, вы можете установить WSL (Подсистема Windows для Linux), который позволяет запускать приложения Linux на Windows.
Скорее всего, вам потребуется установить Python, так как большинство библиотек для YOLO написаны именно на этом языке. Рекомендуется использовать Python версии 3.6 и выше. Установку Python можно выполнить с помощью пакетных менеджеров, таких как `apt` для Ubuntu или `winget` для Windows. Например, для установки на Ubuntu используйте команду `sudo apt install python3`.
Также следует установить pip, менеджер пакетов для Python. Это можно сделать с помощью команды `sudo apt install python3-pip`. Поддержка pip важна для установки необходимых библиотек, таких как OpenCV, NumPy и TensorFlow или PyTorch, в зависимости от выбранной версии YOLO.
Затем вам нужно установить библиотеки, используемые для работы с YOLO. С помощью pip выполните следующие команды для установки основных библиотек:
`pip install numpy opencv-python matplotlib torch torchvision`
Эти библиотеки позволят вам работать с массивами данных, обрабатывать изображения и использовать различные инструменты визуализации для анализа результатов работы модели.
Важно отметить, что в процессе работы может возникнуть необходимость установки дополнительных зависимостей. Например, YOLO требует OpenCV для обработки видео и работы с изображениями. Убедитесь, что у вас установлена актуальная версия OpenCV, что можно сделать с помощью следующих команд:
`pip install opencv-python opencv-python-headless`
Кроме того, часто потребуется установить библиотеку для обработки изображений PIL, что можно сделать так:
`pip install pillow`
Теперь, когда основные библиотеки установлены, можно перейти к установке самого фреймворка YOLO. В зависимости от версии и реализации, которую вы выбрали, процесс установки может отличаться.