yolov5的搭建和训练数据集（附：纯小白搭建）_yolov5源码下载

yolov5源码的下载

下载途径1：yolov5源码下载的路径

点击上述网址进入后就可以看到下面这个网页：

进入网页我们需要注意的两点：1.选择我们需要的版    2.下载相应的压缩包进行解压

下载途径2：如果实在是没有弄明白上述的下载方式的话，可以通过我发布的资源中进行免费的下载，点入我的头像找到我上传的资源。

通过途径2下载后的目录如下图所示：里面包含了三个内容：

(1)数据集；(2)yolov5的源码（3）yolov5的权重文件

为了使整个yolov5的介绍更加得有条理，以下我先介绍一下基于下载途径2的yolov5的搭建方式：

 在假定我们已经下载了上面三个文件的基础上，我们有了数据集、源码和权重文件

第一步：解压源码文件：yolov5-5.0.zip，可以看到解压这个文件后，里面的第二层目录依然是yolov5-5.0，然后我们进入到最里面的一层，就可以看到如下的数据了。

第二步：将下载的yolov5s.pt文件粘贴到上面的文件目录下：

第三步：通过pycharm软件打开我们的文件目录

第四步：选择我们需要使用的环境

（1）File--Settings

 (2)Project--Python Interpreter---Project Interpreter 选择自己已经有的环境（注意：这里也可以创建一个环境来专门存放yolov5的环境依赖）

 第五步：选择好自己的环境（或者选择创建一个新的环境依赖）后，进行安装yolov5所需的环境依赖，在requirements.txt文件中也可以看到自己所需要的依赖

如果文件中的代码出现标红的波浪线，就代表我们的依赖没有安装好：

在我们项目中的终端命令行中输入以下代码进行依赖的下载。

pip install -r requirements.txt

注意在下载依赖的过程会出现很多问题：

（1）网速的问题可能会出现中断

（2）下载依赖的版本会出现问题（比如说pytorch的版本和CUDA匹配）

（3）下载的时候会出现各种版本的依赖不存的问题

那么解决这些问题可以采取的方式

（1）可以通过下载依赖包的方式进行安装，这里我可以提供几个依赖包的网址

•  第一个安装opencv-python的网址：opencv-python
•  第二个安装pytorch的网址：pytorch

（2）可以通过在线去搜索自己安装的时候出现的报错，我的报错专栏里也有一些我出现的报错可   以提供给大家进行一个参考。

第六步：将数据集进行下载解压，放在下列目录下

第七步：找到train.py，右键进行运行train.py。运行后的结果会存放在runs/train目录下，只要运行一次该目录下就会多了一个exp,如果不想自己训练，也可以那我训练好的结果。

训练好的结果图：

 

第八步：对于图片我们也可以对其进行检测，检测的时候，找到detect.py文件，然后运行 

 运行后的结果依然存放在runs/detect中，运行后的结果图如下所示

 以上就是yolov5搭建的全部过程，过程如果有什么表述错误，大家都可以进行提出，进行指正，如果有什么不会的问题也可以留言。

由于我的百度网盘会员到期了，空间不足，如果上面的代码大家需要的话，可以在下方留言，我看到后再以压缩包的形式发给大家。同时也会给到大家训练好的模型，和训练好的图片