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深度学习(三):yolov5环境配置及使用

作者：花生_TL007 | 2024-05-08 05:45:36

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yolov5环境配置

目录

0 前言

1 环境配置

1.1 python环境

1.2 官方github的样例

1.2.1  打印检测结果

​ 1.2.2 展示检测结果

2 运用detect.py进行检测

2.1 网络摄像头

2.2 将检测过程可视化

3 运用train.py进行训练

3.1 第一次报错

3.2 换一条命令

3.3 对比上面两条命令的数据集

3.4 第一次报错解决一半

未完

0 前言

        电脑:RTX3070、cuda-11.0，系统ubuntu18.04

        官网：https://github.com/ultralytics/yolov5

       yolov5注释大神：https://github.com/SCAU-HuKai/yolov5-5.x-annotations

                其CSDN：https://blog.csdn.net/qq_38253797/article/details/119043919

1 环境配置

1.1 python环境

下载代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5

进入到下载目录：

  1. #创建python3.7的环境
  2. conda create -n yolov5py37 python=3.7
  3.  
  4. #安装gpu版本的pytorch
  5. #官网链接：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
  6. pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
  7. #上面这个命令安装的包：
  8.     torch==1.7.1+cu110
  9.     torchvision==0.8.2+cu110
  10.     torchaudio==0.7.2
  11.  
  12. #安装其他需要的包
  13. pip install -r requirements.txt
  14. #安装包的版本可能不固定，但都是满足要求的版本

1.2 官方github的样例

1.2.1  打印检测结果

        创建文件inference.py

  1. import torch
  2.  
  3. # Model
  4. model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')  # or yolov5m, yolov5l, yolov5x, custom
  5.  
  6. # Images
  7. img = 'https://ultralytics.com/images/zidane.jpg'  # or file, Path, PIL, OpenCV, numpy, list
  8.  
  9. # Inference
  10. results = model(img)
  11.  
  12. # Results
  13. results.print()  # or .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.

         在1.1的python环境中执行，终端打印输出的有yolov5软件信息、计算机硬件信息、下载.pt模型文件、模型概况、图像、检测结果。

python inference.py
  1. (yolov5py37) meng@meng:~/deeplearning/yolov5$ python inference.py 
  2. Downloading: "https://github.com/ultralytics/yolov5/archive/master.zip" to /home/meng/.cache/torch/hub/master.zip
  3. Downloading https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf to /home/meng/.config/Ultralytics/Arial.ttf...
  4. fatal: 不是一个 git 仓库（或者任何父目录）：.git
  5. YOLOv5 
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