Win10 超详细 0基础 搭建YOLOV5教程【环境搭建篇】

1.本文简介

最近在研究YOLO V5的用法，借此机会整理一下，但愿对你们有参考。

此文对YOLO V5性能很少作介绍，因为网上许多教程都略微有些繁杂，所以本文旨在展现 最简单 的 【搭建方法】和【用法】，供0基础的初学者也能上手。下面将直接进入正题。

【使用篇】已更新：Win10 超详细 0基础 用YOLO V5训练本身数据集【使用篇】

 

2.环境搭建

2.1.需安装列表

_____________________________

「必要项」

1.支持cuda的Nvidia显卡（显存越大越好）

2.python 3.8以上(推荐anaconda)

3.Cuda 10.2

4.pytorch

5.YOLO v5源码

「可选项」

1.opencv(推荐)

_____________________________

2.2.安装操做

_____________________________

2.2.1.python安装

这里使用anaconda，安装anaconda会附带最新的Python版本以及一些经常使用库文件和工具

使用百度等引擎搜索anaconda或者 从https://www.anaconda.com/products/individual官网下载我的版本

安装好anaconda后，还须要安装两个经常使用工具。点选

此时，点选下图【CMD.exe Prompt】

分别输入如下两条指令回车，将【Git】和【pip】两个工具装好。

————————————————————————

conda install git

conda install pip

————————————————————————

2.2.2.Cuda 10.2

Cuda是Nvidia（显卡品牌）提供的 用于显卡加速计算的 接口和工具。

因为pytorch其目前只支持cuda10.2版本，因此请不要下载Nvidia最新版的cuda11

附上cuda10.2官网连接

https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive?target_os=Windows&target_arch=x86_64&target_version=10&target_type=exelocal

根据操做系统选择对应项目，此文为Win10环境，选项以下，点【download】下载而后安装便可

 

2.2.3.Pytorch

官网连接https://pytorch.org/get-started/locally/

根据操做系统选择对应选项（以下图），能够看到下面有一行指令 【conda xxx】

这时，打开第一步装好的【anaconda navigator】,而后选择【CMD.exe Prompt】

在控制台中，粘贴指令（以下图）【回车】，便装好了Pytorch

 

2.2.4.opencv

打开【anaconda navigator】，点选下图所示【Enviroments】，而后点击【Update index】更新可下载库文件的清单

将下拉单选成【ALL】，而后搜索【opencv】，把搜索出来的opencv装好，便完成了安装。

 

2.2.5.下载YOLO v5

下载YOLO v5以前，先给YOLO v5项目单首创建环境，为方便以后项目管理。

打开【anaconda navigator】→【CMD.exe Prompt】

依次执行如下指令（指令最右侧的文字和斜杠不须要复制）

———————————————————————

conda create -n yolov5 python=3.8  //建立名为【yolov5】的python3.8环境，并经过

conda activate yolov5                        //经过activate激活环境

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git   //下载yolo v5项目

cd yolov5                                             //将当前路径切换至 yolo v5目录

pip install -U -r requirements.txt       //根据做者建立好的txt，下载所需环境

———————————————————————

若是顺利，这里咱们就完成了全部的搭建了！

#注意# 激活后括号内文字从 base 变成了 yolov5，以后每次使用yolov5时咱们都要先用指令进行激活

 

以上即是关于环境搭建的所有内容，本人也还在摸索中，欢迎探讨