yolov5的完整部署(适合新人和懒人,一键安装)

第一步:安装Anaconda

下载并安装后,配置一下镜像

在这里面,看情况输入镜像源,这里我建议大家搞阿里云镜像源。

复制代码
# 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
 
# 添加阿里云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
 
# 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 
 
 
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

第二步:安装PyCharm

点击download即可下载。

第三步:创建一个虚拟环境

复制代码
conda create -n yolo01 python=3.8

注意:这里一定要是python3.8,其他版本别去管,这是个天坑,那些博客就知道带偏别人。

创建成功后,直接激活进去。

复制代码
conda activate yolo01

第四步:从github上下载yolov5项目

官网:ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com)

下载完整代码,并把下面的那个数据集也下载回来。

第五步:让虚拟环境进入yolov5项目页面

复制代码
cd D:\yolov5-master

然后输入下面命令:

复制代码
D:

第六步:安装依赖

复制代码
pip install -r requirements.txt  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

第七步:打开Pycharm,配置自己的python

我这个是.exe的,但是你们可能是.bat的,其实都一样。配置一下,就好了。

第八步:运行项目

已成功运行!!!!!!!!

相关推荐
Coding茶水间2 小时前
基于深度学习的学生上课行为检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
图像处理·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉
那雨倾城5 小时前
PiscCode实现用 YOLO 给现实世界加上「NPC 血条 HUD」
图像处理·python·算法·yolo·计算机视觉·目标跟踪
Blossom.1185 小时前
AI边缘计算实战:基于MNN框架的手机端文生图引擎实现
人工智能·深度学习·yolo·目标检测·智能手机·边缘计算·mnn
牙牙要健康10 小时前
【YOLO-Ultralytics】【数据集配置】【v8.3.235版本】 数据集配置文件详细解析
yolo
那雨倾城11 小时前
用 YOLO Pose + Segmentation 在PiscCode构建“语义佛光”:一次实时视觉语义融合实验
图像处理·python·opencv·算法·yolo·计算机视觉·视觉检测
AI 嗯啦11 小时前
如何通过yolo做一个基于YOLOv8的智能交通监控系统(从零开始讲解如何操作完成模型的训练)
yolo
Coding茶水间1 天前
基于深度学习的安检危险品检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
图像处理·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习·计算机视觉
dlhto1 天前
YOLOv8 模型权重格式详解
yolo·deep learning
Dev7z1 天前
基于YOLOv11的独居老人摔倒识别设计与实现(数据集+UI界面+训练代码+数据分析)
yolo