─░├žeri─če ge├ž

Docker'da YOLOv5 ­čÜÇ ile Ba┼člay─▒n

Bu e─čitim, YOLOv5 adresini bir Docker konteynerinde kurma ve ├žal─▒┼čt─▒rma s├╝recinde size rehberlik edecektir.

Ayr─▒ca YOLOv5 i├žin di─čer h─▒zl─▒ ba┼člang─▒├ž se├ženeklerini de ke┼čfedebilirsiniz, ├Ârne─čin Colab Not Defteri Colab'da A├ž Kaggle'da A├ž, GCP Derin ├ľ─črenme Sanal Makinesive Amazon AWS.

├ľn Ko┼čullar

  1. NVIDIA S├╝r├╝c├╝s├╝: S├╝r├╝m 455.23 veya ├╝st├╝. Nvidia'n─▒n web sitesinden indirin.
  2. NVIDIA-Docker: Docker'─▒n yerel GPU'nuzla etkile┼čime girmesini sa─člar. Kurulum talimatlar─▒ NVIDIA-Docker GitHub deposunda mevcuttur.
  3. Docker Motoru - CE: S├╝r├╝m 19.03 veya ├╝st├╝. ─░ndirme ve kurulum talimatlar─▒ Docker web sitesinde bulunabilir.

Ad─▒m 1: YOLOv5 Docker G├Âr├╝nt├╝s├╝n├╝ ├çekin

Ultralytics YOLOv5 DockerHub deposu ┼ču adreste mevcuttur https://hub.docker.com/r/ultralytics/yolov5. Docker Autobuild, a┼ča─č─▒dakileri sa─člar ultralytics/yolov5:latest imaj─▒ her zaman en son depo i┼člemiyle senkronize olur. En son g├Âr├╝nt├╝y├╝ ├žekmek i├žin a┼ča─č─▒daki komutu ├žal─▒┼čt─▒r─▒n:

sudo docker pull ultralytics/yolov5:latest

Ad─▒m 2: Docker Konteynerini ├çal─▒┼čt─▒r─▒n

Temel konteyner:

YOLOv5 Docker g├Âr├╝nt├╝s├╝n├╝n etkile┼čimli bir ├Ârne─čini ("konteyner" olarak adland─▒r─▒l─▒r) ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin -it bayrak:

sudo docker run --ipc=host -it ultralytics/yolov5:latest

Yerel dosya eri┼čimine sahip konteyner:

Yerel dosyalara eri┼čimi olan bir konteyner ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin (├Ârn. /datasets), kullan─▒n -v bayrak:

sudo docker run --ipc=host -it -v "$(pwd)"/datasets:/usr/src/datasets ultralytics/yolov5:latest

GPU eri┼čimli konteyner:

GPU eri┼čimi olan bir konteyner ├žal─▒┼čt─▒rmak i├žin --gpus all bayrak:

sudo docker run --ipc=host -it --gpus all ultralytics/yolov5:latest

Ad─▒m 3: Docker Konteyneri i├žinde YOLOv5 ­čÜÇ adresini kullan─▒n

Art─▒k YOLOv5 modellerini ├žal─▒┼čan Docker konteynerinde e─čitebilir, test edebilir, tespit edebilir ve d─▒┼ča aktarabilirsiniz:

# Train a model on your data
python train.py

# Validate the trained model for Precision, Recall, and mAP
python val.py --weights yolov5s.pt

# Run inference using the trained model on your images or videos
python detect.py --weights yolov5s.pt --source path/to/images

# Export the trained model to other formats for deployment
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx coreml tflite

Docker ├žal─▒┼čt─▒ran GCP



Created 2023-11-12, Updated 2024-06-02
Authors: glenn-jocher (5), Burhan-Q (1)

Yorumlar