在2024年部署Yolov5到本地（包含部署以及训练全过程，绝对保姆）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

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前言

        刚开始用yolo是用k210入门的，在那里学会了制作数据集以及进行训练，第一次了解到了目标检测，机器视觉，主要是因为电赛要用。

        后来，入手了树莓派，我要做一个有关于深度学习的项目，于是用树莓派进行yolov5s的部署，但是推理速度实在是感人，然后就了解到了yolov5lite，实测可以在树莓派上面跑到8帧左右，我的是树莓派4B 4G版本。如图所示：

        本章主要讲解yolov5在本地的部署，我们只有在本地部署了之后，用本地的cpu或者显卡（强烈推荐）训练好模型后，才能在树莓派上应用。

        笔者电脑配置:

        显卡：RTX3060

        内存:16G

 

一、环境配置

        我们想要本地训练yolov5就一定要配置好环境，我也是配置了两天给自己配麻了，后来才发现了b站的几个宝藏视频，我选两个给大家参考，大家跟着配置就好了，比看文章清晰的多，可以避免很多版本不兼容的问题。