目标检测yolov5的安装

学更好的别人,

做更好的自己。

——《微卡智享》

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前言

目标检测yolov5用的还是比较多,这篇就是简单介绍下yolov5的安装。

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安装环境

系统:Windows

环境:MiniConda

01

下载yolov5的源码

源码地址:https://github.com/ultralytics/yolov5

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在本地建了个yolov5的文件夹,直接下载进来了。

02

创建和激活虚拟环境

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打开Anaconda Powershell Prompt (miniconda3)

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创建虚拟环境,这里我之前已经创建好了,所以只列出创建代码

conda create -n your_env_name python=x.x -y  
# 我的是
conda create -n yolov5 python=3.9 -y

激活当前虚拟环境

conda activate yolov5

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上图可以看到,激活后前面变为yolov5了

03

安装所需的第三方库

首先进入我们下载yolov5的文件夹下

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然后在命令行输入

pip install -r requirement.txt

也可以是下面镜像的安装,会更快,不过我的网速问题,安装了好多次,终于算是装完了

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

04

下载预训练模型文件

模型文件地址:

https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v7.0

已更新至最新7.0版本了,还是回到网速的问题,在外面酒店的网络确实不行,下了好久都下不完整,最后找了个办法,推荐一个网站:

https://d.serctl.com/

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在Github的文件可以直接在这个地方输入链接,再从这里下载即可。

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将下载好的预训练模型文件都拷贝到yolov5的文件夹下。这样Yolov5的安装环境就全部完成了。

微卡智享

测试Yolov5

使用VS Code打开yolov5的文件夹

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找到detect.py文件,上图中parse_opt是使用命令行操作可设置的默认参数。不过我还是喜欢用编译器运行。

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运行的检测结果最后可以看到在runs\detect\exp31下是运行的结果,找到目录

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上图中默认就两张图片,我自己拷进去了一些,看效果吧

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检测完全没问题了,这样yolov5的环境就搭建完成了。

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往期精彩回顾

 

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pyTorch入门(六)——实战Android Minist OpenCV手写数字识别(附源码地址)

 

 

目标检测yolov5的安装_第18张图片

pyTorch入门(五)——训练自己的数据集

 

 

目标检测yolov5的安装_第19张图片

pyTorch入门(四)——导出Minist模型,C++ OpenCV DNN进行识别

 

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