爱吃面的猫
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03【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)

一、深度学习环境搭建：Win11+CUDA +Pytouch+Anaconda

       本篇文字是【深度学习】YOLOV5-WIN11环境搭建（配置+训练)，首先介绍win11下 基于Anaconda、pytorch的YOLOV5深度学习环境搭建，环境配置顺序：显卡驱动 - CUDA - cudnn - Anaconda - pytorch - pychorm，按这个顺序配置可以避免很多莫名其妙的错误出现。另外不用单独安装python，使用Anaconda里的python环境。

详细搭建过程及版本选择见：深度学习环境搭建：Win11+CUDA 11.7+Pytouch1.12.1+Anaconda

       至此在WIN10下的YOLOV5深度学习环境安装完成。接下来可以在此环境下进行深度学习的实验了。

二、【深度学习】准备个人数据集、YOLOV5 模型的训练和测试

一、个人数据集的准备
做深度学习，YOLOV5模型的图像识别，我们需要大量的数据集来进行训练，才能达到准确识别的效果。

制作数据集需要用到 lebelimg 来将我们的数据图片做数据标注生成xml文件。

见：【深度学习】准备个人数据集、YOLOV5 模型的训练和测试_yolov5 测试集_Life&Dream的博客-CSDN博客

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