(傻瓜式)十分钟完成YOLOv5环境搭建(Windows11系统)

1.安装Anaconda,Pycharm,软件环境安装网上资源较多,此步骤不在赘述

2.创建conda虚拟环境,输入以下命令,然后输入y确认安装:

conda create -n yolo5 python=3.8 

3.激活虚拟环境,运行以下命令:

conda activate yolo5

4.安装GPU版的pytorch环境

为避免国外网站限速,配置conda清华源,命令如下:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

配置pip清华源,命令如下:

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

下载pytorch,可去官网https://pytorch.org查看适合自己显卡cuda版本在这里插入图片描述

复制并运行命令,等待安装完成即可:

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

5.去Github下载YOLOv5项目源码,或者使用git clone命令:

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

6.解压项目源码到非中文路径下,使用Pycharm打开项目文件夹:
在这里插入图片描述

7.选定创建的conda虚拟环境和解释器:

在这里插入图片描述

8.安装依赖,如果使用并已经安装GPU版本pytorch,可注释掉requirement.txt中的torch行:

在这里插入图片描述

在pycharm终端执行命令:

pip install -r requirements.txt

9.搭建完成,使用如下命令进行推理测试(注意:需先放置测试图和pt模型到命令对应指定路径):

python detect.py --source assets/dog.jpg --weights weights/yolov5n.pt

推理结果如下:
在这里插入图片描述

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