目标检测(1)--Windows平台YOLOv5环境搭建

本期主要介绍YoLov5的Window平台环境搭建，其优点在于移动设备端的部署会更加方便，基于Pytorch框架。

项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

一、安装准备

• python版本：3.7及更新的版本
• github项目下载解压
• pytorch安装：官网https://pytorch.org/get-started/locally/
  pytorch下载
  本次安装的为CUDA None即cpu版本，需要GPU版本的自行配置CUDA相关版本，根据自己平台选择，然后拷贝command命令进行安装。

二、使用项目requirements.txt来安装相关依赖模块

cmd进入项目解压路径，运行命令：

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

等待所有模块安装完成。

出现以下问题尝试其他方案解决：

1. no module named cython, 需要你安装cython

pip install Cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.pycocotools安装失败，报错无效的数值参数“/Wno-cpp"，解决方案：

(1)使用pip安装

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

(2)github项目地址https://github.com/philferriere/cocoapi下载源码，并进行解压。以管理员身份打开 cmd终端，并切换到 cocoapi\PythonAPI目录。运行以下指令：

# install pycocotools locally
python setup.py build_ext --inplace
 
# install pycocotools to the Python site-packages
python setup.py build_ext install

参考博客：Windows下安装 pycocotools https://www.jianshu.com/p/8658cda3d553

三、测试

cmd进入yolov5项目路径，运行命令：

python detect.py --source ./inference/images/bus.jpg

pytorch测试

运行报错无scipy模块，需要安装scipy

pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

需要yolov5权重文件下载地址：

权重下载地址来自B站yolov5测试视频https://www.bilibili.com/video/BV13A411B7uB?from=search&seid=2408528270299430159
https://pan.baidu.com/s/1Zk2Ksfl_v-apbRBQ_mqc6w
提取码：00mp

测试结果：

yolov5测试

对于yolov5的Windows环境配置，有问题欢迎留言， Have Fun With YoLov5-Pytorch, 下期见。