Win10 超詳細 0基礎 搭建YOLOV5教程【環境搭建篇】

1.本文簡介

最近在研究YOLO V5的用法，藉此機會整理一下，但願對你們有參考。

此文對YOLO V5性能很少作介紹，因爲網上許多教程都略微有些繁雜，所以本文旨在展現 最簡單 的 【搭建方法】和【用法】，供0基礎的初學者也能上手。下面將直接進入正題。

【使用篇】已更新：Win10 超詳細 0基礎 用YOLO V5訓練本身數據集【使用篇】

 

2.環境搭建

2.1.需安裝列表

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「必要項」

1.支持cuda的Nvidia顯卡（顯存越大越好）

2.python 3.8以上(推薦anaconda)

3.Cuda 10.2

4.pytorch

5.YOLO v5源碼

「可選項」

1.opencv(推薦)

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2.2.安裝操做

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2.2.1.python安裝

這裏使用anaconda，安裝anaconda會附帶最新的Python版本以及一些經常使用庫文件和工具

使用百度等引擎搜索anaconda或者 從https://www.anaconda.com/products/individual官網下載我的版本

安裝好anaconda後，還須要安裝兩個經常使用工具。點選

此時，點選下圖【CMD.exe Prompt】

分別輸入如下兩條指令回車，將【Git】和【pip】兩個工具裝好。

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conda install git

conda install pip

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2.2.2.Cuda 10.2

Cuda是Nvidia（顯卡品牌）提供的 用於顯卡加速計算的 接口和工具。

因爲pytorch其目前只支持cuda10.2版本，因此請不要下載Nvidia最新版的cuda11

附上cuda10.2官網連接

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

根據操做系統選擇對應項目，此文爲Win10環境，選項以下，點【download】下載而後安裝便可

 

2.2.3.Pytorch

官網連接https://pytorch.org/get-started/locally/

根據操做系統選擇對應選項（以下圖），能夠看到下面有一行指令 【conda xxx】

這時，打開第一步裝好的【anaconda navigator】,而後選擇【CMD.exe Prompt】

在控制檯中，粘貼指令（以下圖）【回車】，便裝好了Pytorch

 

2.2.4.opencv

打開【anaconda navigator】，點選下圖所示【Enviroments】，而後點擊【Update index】更新可下載庫文件的清單

將下拉單選成【ALL】，而後搜索【opencv】，把搜索出來的opencv裝好，便完成了安裝。

 

2.2.5.下載YOLO v5

下載YOLO v5以前，先給YOLO v5項目單首創建環境，爲方便以後項目管理。

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

依次執行如下指令（指令最右側的文字和斜槓不須要複製）

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conda create -n yolov5 python=3.8  //建立名爲【yolov5】的python3.8環境，並經過

conda activate yolov5                        //經過activate激活環境

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git   //下載yolo v5項目

cd yolov5                                             //將當前路徑切換至 yolo v5目錄

pip install -U -r requirements.txt       //根據做者建立好的txt，下載所需環境

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若是順利，這裏咱們就完成了全部的搭建了！

#注意# 激活後括號內文字從 base 變成了 yolov5，以後每次使用yolov5時咱們都要先用指令進行激活

 

以上即是關於環境搭建的所有內容，本人也還在摸索中，歡迎探討