YOLOv5 工程化应用

YOLOv5 工程化应用

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前言

本文为SO喵公益项目组技术部官方培训文档，欢迎关注微信公众号“SO喵”；
作者(Fitd)为一个流体人，专业不和人工智能相关，本文如有错误请各位批评指正；
关于YOLOv5的介绍，请自行百度或谷歌；
本文将首先介绍YOLOv5在Windows平台上的实现，完毕后将在Linux平台上展开介绍；
本文将持续更新…

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以下是教程具体内容：

一、Python 基础

推荐入门教程（本人学这个长大的）：
零基础入门学习Python-小甲鱼
Python 基础教程-莫烦Python

二、软件安装

1. Anaconda安装

Anaconda官网
Anaconda安装包清华源镜像
Anaconda是Python便捷的包管理工具，同时还可以对环境进行统一管理。

推荐安装教程：
PyTorch环境的配置及安装(里面首先介绍了Anaconda的安装)

2. 推荐IDE

Pycharm官网
下载社区版就够用了（官网进去可能有点慢）

推荐安装和使用教程：
Pycharm入门使用教程
Pycharm debug 怎样使用Pycharm调试代码
如何将 Pycharm 打造得更称手
pycharm格式化代码 常用快捷键

三、源码下载

1. 方式一：Download ZIP

YOLOv5仓库地址

2. 方式二：Git 工具

下载并安装git：git官网

# 打开cmd，cd到所要保存的路径，执行以下命令
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
# 或者，打开想要保存的文件夹，鼠标右键"Git Bash Here"，执行以下命令
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

四、环境配置

1. 通过Anaconda创建环境

# 以Python3.6版本为例，以下教程将围绕Python3.6展开

#创建环境（命名为pytorch36，名称自取）
conda create -n pytorch36 python=3.6 
# 激活环境
conda activate pytorch36
# 退出环境
conda deactivate

推荐教程：
Anaconda创建环境、删除环境、激活环境、退出环境
Anaconda-用conda创建python虚拟环境

2. 安装CUDA

CUDA的介绍和安装下面推荐教程中讲的很清楚了，本博主就偷懒了~
强烈推荐这篇：史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件 （我是看这个长大的）

推荐教程：
安装CUDA-10.0
史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件
windows安装cuda和cudnn，配置windows下的深度学习开发环境

3. 安装Pytorch

我们将在上述创建的 pytorch36 环境里配置YOLOv5需要的运行环境
(代写)

有时间接着更新…

推荐教程：
PyTorch环境的配置及安装

4. 安装相关依赖

（代写）

五、YOLOv5 小刀初试

六、YOLOv5 训练自己的数据集

七、Linux 下的 YOLOv5

八、YOLOv5 和微信公众号的初见

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推荐阅读资料

目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战-土堆 x 布尔艺数
史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件
YOLO V5的安装与使用