搭建Yolov5要注意兩個大問題：一個是在搭建YOLOv5前的環(huán)境準備，另一個是前部環(huán)境搭好后對YOLOv5的配置，運行YOLOv5自帶的檢驗程序，便于后續(xù)的處理。
ps: 搭建環(huán)境一定要細心 + 耐心
一、環(huán)境準備
個人配置如下：
Python 3.7 + CUDA 11.6 + CUDNN 8.4.0 + Torch 1.12.0
具體配置過程請?zhí)D下列鏈接：
深度學習—Python、Cuda、Cudnn、Torch環(huán)境配置搭建
二、數(shù)據(jù)準備
我個人使用的是Labelimg。
教程使用請?zhí)D下列鏈接：
Labelimg（目標檢測標注工具）安裝。
注意：Yolo支持的標注文件格式為txt，記得把標注模式切換為YOLO。
標注效果如下圖：
三、YOLOv5
YOLO的全稱是you only look once，指只需要瀏覽一次就可以識別出圖中的物體的類別和位置。因為只需要看一次，YOLO被稱為Region-free方法，相比于Region-based方法，YOLO不需要提前找到可能存在目標的Region。
3.1YOLOv5 v5.0下載安裝
YOLOv5代碼都是開源的，因此我們可以直接下載。網(wǎng)址：glenn-jocher YOLOv5 v5.0 Release (#2762)
注意?。。。耗氵@里下載的是Yolov5 v5.0，你后續(xù)步驟要對應你的版本
3.2 安裝Yolov5 v5.0依賴庫
看到y(tǒng)olov5-5.0>yolov5-5.0中的reqiurements.txt文件。
此時打開Anaconda Prompt，激活虛擬環(huán)境。
activate pytroch
切換到requirements.txt文件所在目錄，輸入命令：
pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com #這里使用了阿里云鏡像
在此過程中，哪里報錯就查ERROR，一般是缺少依賴包，pip install 包名即可。后綴可加國內鏡像加速下載。
阿里云鏡像：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
清華鏡像：http://mirrors.alivun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
3.2.1 pycocotools總是報錯
?。。∵@里可能會遇到一個pycocotools總在報錯
ERROR:Could not build wheels for pycocotools, which is required to install pyproject.toml-based
解決方法1：去清華pycocotools-windows鏡像網(wǎng)站手動下載。
解釋：我的python版本是3.7，電腦系統(tǒng)是64位。所以我選的是pycocotools windows-2.0.0.1-cp37-cp37m-win amd64.whl。并且放到C:\User\Admin目錄下。
錯誤示范：（沒有放到C:\User\Admin目錄下）
正常：
解決方法2：下載已有pycocotools壓縮包，解壓覆蓋同名文件夾。
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1r_CND-dyJ2rrKVYP0ANYsg
提取碼：1024
原pycocotools文件夾位置：
四、YOLO測試
Yolov5自帶兩張測試圖片。
4.1 配置預訓練權重
打開ultralytics/yolov5網(wǎng)址，可以看到Yolov5 有很多小版本（應該是這么叫吧）。找到與我們對應的Yolov5 v5.0。
！??！注意：一定要對應你的Yolov5的小版本號，否則跑不出來的
下載Yolov5l.pt、Yolov5x.pt、Yolov5s.pt、Yolov5m.pt放到 yolov5-5.0文件夾中的yolov5-5.0文件夾同級目錄中。
4.2 運行效果
若你的runs/detect/exp有生成新文件，打開效果如下，則Yolov5搭建成功。
這里我自己拍了一張照片，放到images文件夾中，命名為computer.jpg。運行detect.py。
在runs/detect文件夾中會新生成一個ex4文件，存放的是這次測試結果，打開conputer.jpg。效果如下：
參考致謝
ERROR:Could not build wheels for pycocotools, which is required to install pyproject.toml-based
半小時搞定Yolov5安裝配置及使用（詳細過程）
手把手教你運行YOLOv6（超詳細）文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-602015.html
在運行yolo5的v5.0版本detect.py時遇到的一些錯誤文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-602015.html
到了這里，關于深度學習—Yolov5模型配置的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
