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在macbook / "cuda_runtime.h“上做yolo

在MacBook上使用YOLO(You Only Look Once)进行目标检测,但MacBook通常不支持NVIDIA GPU,因此CUDA可能不可用

使用CPU进行YOLO

  1. 安装Homebrew(如果尚未安装): /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  2. 安装依赖项: brew install cmake git wget
  3. 下载YOLOv5: git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5
  4. 安装Python依赖项: pip install -r requirements.txt
  5. 下载预训练模型(可选): python models/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
  6. 运行YOLOv5: python detect.py --source 0 # 使用摄像头 # 或者 python detect.py --source path/to/image.jpg # 使用图片

使用GPU进行YOLO(在支持CUDA的Mac上)

如果您的MacBook Pro配备了支持CUDA的AMD GPU,您可以使用Metal Performance Shaders (MPS) 后端来加速YOLO。以下是步骤:

  1. 安装Homebrew(如果尚未安装): /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
  2. 安装依赖项: brew install cmake git wget
  3. 下载YOLOv5: git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5
  4. 安装Python依赖项: pip install -r requirements.txt
  5. 安装MPS后端: pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
  6. 下载预训练模型(可选): python models/export.py --weights yolov5s.pt --include onnx
  7. 运行YOLOv5: python detect.py --source 0 # 使用摄像头 # 或者 python detect.py --source path/to/image.jpg # 使用图片

请注意,使用GPU进行YOLO可能会比使用CPU更快,但具体性能取决于您的硬件配置。

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