yolov5安装后配置

最新推荐文章于 2025-07-11 21:44:49 发布
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yolov5安装后配置

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YOLOv5中Ultralytics安装与配置
03-28
### 关于 Ultralytics YOLOv5 的安装与配置 尽管当前提供的引用主要涉及 **YOLOv8** 和其对应的 Ultralytics 庉库[^3]，但可以基于此推导出适用于 YOLOv5 的安装和配置方法。 #### 1. 安装 Ultralytics YOLOv5 对于 YOLOv5，官方推荐的方式是通过 `pip` 工具来安装所需的 Python 包。以下是具体的命令： ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 pip install -r requirements.txt ``` 上述命令中的第二条语句依赖于克隆下来的 YOLOv5 GitHub 存储库内的文件 `requirements.txt`，该文件列出了运行 YOLOv5 所需的所有依赖项[^5]。 #### 2. 克隆 YOLOv5 仓库并设置环境 为了获取完整的源码以及模型权重文件，可以通过以下 Git 命令克隆 YOLOv5 的存储库到本地环境中： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git cd yolov5 ``` 这一步骤确保了能够访问所有的脚本、预训练模型和其他必要的资源。 #### 3. 验证安装成功与否 验证安装是否成功的常用方式之一是执行简单的推理测试。例如，在终端输入如下指令即可加载预训练好的 COCO 数据集上的模型并对一张图片进行预测： ```python from utils.general import check_requirements, non_max_suppression, scale_coords import torch model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s') results = model('https://ultralytics.com/images/zidane.jpg') results.show() ``` 这段代码片段展示了如何利用 PyTorch Hub 加载指定版本的 YOLOv5 模型，并对网络请求返回的一张图片实施对象检测操作。 需要注意的是，如果遇到诸如“未找到 ultralytics-thob>=2.0.0”的错误提示，则表明可能缺少某些必需组件或者它们的版本不符合要求；此时应按照报错信息调整相应包的安装情况[^2]。 最后提醒一点，虽然本文重点讨论了有关 YOLOv5 的部署流程，但是随着技术迭代更新迅速发展起来的新一代框架——比如这里提到过的 YOLOv8 ——往往具备更优性能表现及更多特性支持[^4]。因此建议在条件允许的情况下优先考虑采用最新版工具链开展工作。
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