YOLOV5

YOLOV5_ROS编译步骤

• 一 环境搭建
• 二 编译yolov5_ROS安装包
• 三 使用kienct相机实时检测

一 环境搭建

1. 安装Anaconda(先下载miniconda3-py38_4.10.3-Linux-x86_64.sh）

bash ~/Downloads/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

2.sudo gedit ~/.bashrc，将路径添加至文件最后；

export PATH=/home/bai/anaconda3/bin:$PATH

3. 保存退出后执行;

source ~/.bashrc

4. 创建一个虚拟环境;

conda create -n mypytorch python=3.8

5. 激活虚拟环境;

conda activate mypytorch

6. 在虚拟环境中安装pytorch1.8;

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2

7. 编辑~/.bashrc 文件（home中ctrl+h打开隐藏文件);

alias python='/home/bai/anaconda3/envs/mypytorch/bin/python3.8'

8. 保存后退出执行.

source ~/.bashrc

二 编译yolov5_ROS安装包

1. 创建一个工作空间；

mkdir -p ~/catkin_ws/src
cd ~/catkin_ws/src
catkin_init_workspace  //将当前文件夹变成ROS工作空间的属性

2. 编译工作空间；

cd ~/catkin_ws/    //编译时需要创建工作空间根目录
catkin_make

3. 设置环境变量：source devel/setup.bash //方便系统找到编译生成的可执行文件

4. 进入目录cd ~/catkin_ws/src；

5. 在此目录下下载（关注公众号：木鱼机器人，Yolov5_ros功能包可在此提取）

6. 下载之后进入:cd Yolov5_ros/yolov5

7. 安装依赖;（不要用sudo命令！！！）

pip install -r requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

8. 编译工作空间cd ~/catkin_ws/
   在worksapce下catkin_make

source devel/setup.sh

9. 尝试运行;

roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch

再次尝试运行节点roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch的时候出现以下报错
（找不到cv2模块）

原因：受ROS安装的影响，ROS安装之后会在python pyth中加入
‘/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages’
而为了解决此问题，可以在需要运行的python文件（即使用import cv2的python文件）中，添加 以下代码：import sys
sys.path.remove(‘/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages’)
解决方法：
1、找到/home/ubuntu/catkin_ws/src/Yolov5_ros-master/yolov5_ros/yolov5_ros/scripts/yolo_v5.py
文件

2、在import cv2前添加;

import sys
sys.path.remove('/opt/ros/kinetic/lib/python2.7/dist-packages')

在增加该语句后原错误消失。
（以下是解决时网络上寻找的方法和原因）
根据https://blog.csdn.net/lievech/article/details/122299303（CSDN，该总结较为详细）的总结
sys.path是python的搜索模块的路径集，是一个list；可以在python环境下使用sys.path.append(path)添加相关的路径，但在退出python环境后添加的路径就会自动消失了。

根据教程以及调试报错最终修改程序如下：

最后报错找不到模块rospkg;

使用pip install rospkg解决问题,
运行roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch

运行成功

三 使用kienct相机实时检测

1. 打开新终端roscore（先需要结束roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch)

2. 再打开新的终端：

roslaunch freenect_launch freenect.launch

3. 找到launch文件/home/ubuntu/catkin_ws/src/Yolov5_ros-master/yolov5_ros/yolov5_ros/launch
   
   修改
   为
   修改参数

4. catkin_make

5. 运行yolov5的节点 roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch

再次报错:AttributeError: ‘Upsample‘ object has no attribute ‘recompute_scale_factor‘


在home位置下搜索upsampling.py
找到下面此函数，修改成
def forward(self, input: Tensor) -> Tensor:
return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)

注意文件夹的位置是/home/ubuntu/miniconda3/envs/mypytorch/lib/python3.8/site-packages/torch/nn/modules/upsampling.py

再次catkin_make以及 source devel/setup.bash

运行yolov5的节点 roslaunch yolov5_ros yolo_v5.launch

喜欢木子智的亲们可以关注微信公众号：木鱼机器人，公众号介绍目标跟踪、移动机器人目标跟随算法。