动物目标检测——基于YOLOv5和树莓派4B平台

目标检测在计算机视觉领域中具有重要意义。YOLOv5（You Only Look One-level）是目标检测算法中的一种代表性方法，以其高效性和准确性备受关注，并且在各种目标检测任务中都表现出卓越的性能。本文将详细介绍如何在性能更强的计算机上训练YOLOv5模型，并将训练好的模型部署到树莓派4B上，通过树莓派的摄像头进行实时动物目标检测。

一、在电脑上训练YOLOv5模型

1. 安装Anaconda

在性能更强的计算机上安装Anaconda，方便管理Python环境和依赖。

1. 从Anaconda官网（Download Anaconda Distribution | Anaconda）下载适用于你操作系统的安装包。

2. 运行安装包并按照提示完成安装。

3. 安装完成后，打开终端或命令提示符，输入以下命令验证安装是否成功：

conda --version

2. 创建虚拟环境

创建一个独立的虚拟环境，用于安装YOLOv5及其依赖项：

conda create -n yolov5 python=3.9 -y
conda activate yolov5