目标检测——yolov5-3.1的环境搭建和运行

第一步：安装anaconda环境，并且配置好cuda，安装需要的基本包

查看对应cuda版本，后续下载cudatoolkit需要对应版本

nvcc -V

第二步：创建虚拟环境，激活环境，安装所需的包

conda create -n yolov5 python=3.8 
conda activate yolov5
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.8 -c pytorch   

第三步：下载github文件，安装对应环境所需的包

下载网站：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v3.1

此处注意一定要到下载的文件目录下去！

cd D:\pythonProject\yolov5-3.1    
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple  

第四步：执行对应的detect.py文件

此处需要下载yolov5s.pt文件，放到weight目录下

python detect.py --source ./inference/images --weights weights/yolov5s.pt --conf 0.4

第五步：结果展示

inference下的image和output会显示结果。