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本文介绍了在Windows系统下搭建YOLOv5目标检测环境的完整流程。主要内容包括：1）使用conda创建Python 3.12环境；2）安装匹配CUDA版本的PyTorch GPU版本；3）配置YOLOv5运行所需的依赖库；4）下载预训练模型并测试摄像头实时检测和视频文件检测功能。文章提供了详细的命令步骤和注意事项，如屏蔽requirements.txt中的torch以避免冲突、使用清华源加速安装等，帮助读者快速完成YOLOv5的环境搭建和基础功能测试。

本文介绍了在Windows和Linux系统上搭建YOLOv8目标检测环境的详细步骤。在Windows环境下，需先安装conda和CUDA工具包，然后创建Python 3.12虚拟环境并安装PyTorch和ultralytics库；在Linux环境下仅需一行命令即可自动完成安装。文章展示了使用YOLOv8进行实时摄像头检测（3080显卡约12ms/帧）和视频文件检测的实际效果，包括检测结果输出和性能对比。环境搭建成功后，用户可通过简单代码实现物体检测和追踪功能。