基于yolov5的车辆目标检测（一）yolov5环境的配置_gitpython>=3.1.30

前提是下载好Pycharm和Anaconda

在开始之前，我们首先去YOLOv5的官方项目里下载代码：
YOLOV5GitHub下载地址

点击下载到自定义文件夹

1.在Pycharm中打开下载好的文件YOLOv5

如图所示，打开文件中的requirement,txt 安装对应的库文件

2.安装对应的库文件

2.1Pytorch文件安装

打开cmd，首先创建虚拟环境，分别输入下面两条命令，完成虚拟环境的创建和激活

1 conda creat -n yolov5  python==3.8
2 conda activate yolov5
1
2

2.1.1安装

pytorch下载网站

2.1.2测试GPU是否可用

1 import torch
2 print(torch.cuda.is_available())
1
2

如果输出为True则表示GPU可以使用

2.2 其余库的安装

pip install 库名字

gitpython>=3.1.30
matplotlib>=3.3
numpy>=1.22.2
opencv-python>=4.1.1
Pillow>=7.1.2
psutil  # system resources
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
thop>=0.1.1  # FLOPs computation
torch>=1.8.0  # see https://pytorch.org/get-started/locally (recommended)
torchvision>=0.9.0
tqdm>=4.64.0
ultralytics>=8.0.147
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2.3 thop库的安装

# 然后在虚拟环境下安装
pip install thop -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple somepackages
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3.运行查看是否安装成功

3.1运行detect.py脚本，安装成功之后，会出现命令行如情况

3.2原来的数据文件

3.3目标检测成功后的现象：

经过不断尝试，试错之后终于安装成功，希望可以解决大家遇到的问题。生活不易，大家浏览请点赞并关注。