Yolov5 windows下的环境搭建及训练

已于 2022-12-22 06:25:10 修改
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分类专栏： 视觉检测图像分割干货 文章标签： windows yolov5 环境搭建
于 2022-01-23 14:42:29 首次发布
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本文详细介绍了在Windows上搭建Yolov5-4.0环境的步骤，包括所需软件和依赖的下载，如VS2019、CUDA11.1、CuDNN11.3、Anaconda。接着，文章指导如何创建虚拟环境，安装torch、yolov5及其依赖，并提供数据集准备和训练过程的说明。在训练过程中，强调了图像和标签的一一对应并非强制要求，同时提到了可能出现的问题及解决办法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

说明：此环境可以和Yolov5-3.0、4.0、5.0、6.0、YoloX等网络共享。

首先下载博主为大家提供的yolov5-4.0的安装包（之所以选择4.0是为了和接下来的win10下的C++推理做挂钩）

链接：https://pan.baidu.com/s/1fqB9d9LDK7cH3HUADW_9NA  提取码：kiek

需要的基础依赖：vs2019，cuda11.1，cudnn11.3、anaconda(不用多说)。

cudnn11.3的下载链接：

链接：https://pan.baidu.com/s/1LRcrRNn3JnIUwDF7h9KEmA 提取码：ubz3

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win10_yolov5_tensorRT
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1，安装环境 CUDA10.2 张量RT7.2 OpenCV3.4（工程中已指定，不需安装） vs2015下载相关工程： : 2，生成yolov5s.wts文件 在生成yolov5s.wts前，首先需要模型。同时，需要我们安装环境。这里可以参考网上其他文章或github教程进行配置安装，这里不详加说明。 将tensorrtx-master\yolov5文件夹下的gen_wts.py拷贝到ultralytics/yolov5文件夹下 在当前目录下执行： python gen_wts.py 最终我们会在当前目录下得到一个yolov5s.wts文件。 3，vs2015环境建设 这里我们使用别人已经编好的库，下载连接： 。（注意：部分头文件，lib文件已在我之后的工程中命名，有需要的同学可以直接下载） 创建vs工程，命名为yolov5_Trt，重新连接tensorrtx-master
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参考视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1jz411v7J7?from=search&seid=3827794432067602070 https://www.bilibili.com/video/BV1QT4y1J7rm?from=search&seid=3827794432067602070
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环境：Win10，python3.8，CUDA10.1，Cudnn7.6.5，torch-1.6.0，torchvision-0.7.0 首先保证你是windows系统，亲测win10，其次保证安装了CUDA10.1、Cudnn7.6.5 我自己下载好了YOLOv5的环境，在windows系统下直接复制进anaconda就可以用。现将需要的文件放至百度网盘供有需要的码友下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/11WU0EefUetTVa1kHIpB7JA 提取码：sx34 1.安装a
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