从零开始构建基于YOLOv5的目标检测系统

本博文从零开始搭建基于YOLOv5模型的目标检测系统(具体系统参考本博主的其他博客),手把手保姆级完成环境的搭建。

(1)首先Windows + R输入cmd命令后打开命令窗口,进入项目目录,本博文以野生动物目标检测系统为例(E:\Pyside6_yolov5\yolov5_wild_animal)

(2)接着使用Anaconda工具包创建一个新的conda环境,并制定Python版本为3.8(conda create -n wild python=3.8),安装完成后使用conda activate wild命令进入虚拟环境。

(3)接着安装pytorch,使用如下的命令:pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f download.pytorch.org/whl/torch_s... -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

(4)其中torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111表示torch和torchvision的版本以及对应的cuda版本,-f download.pytorch.org/whl/torch_s...表示从上面网址下载,-i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是使用清华镜像源。

(5)安装其他系统依赖包,首先确保第一步已经进入到当前系统目录下,接着使用如下的命令安装依赖包:pip install -r requirements.txt -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

(6)安装pyside6库和qt_material,使用如下的命令:pip install pyside6==6.4.2 qt_material -i pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

(7)最后输入python base_camera.py打开软件界面。

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