1. ソースコードと重みファイルをダウンロード
まず、GitHub から yolov5 のソース コードを取得する必要があります。直接のリンクは次のとおりです。
https://github.com/ultralytics/yolov5
開封後、以下の手順でソースコード圧縮パッケージをダウンロード
重量ファイルのダウンロードアドレス: https://download.csdn.net/download/liujiahao123987/87400892
2. 携帯電話に IP カメラをダウンロードする
注：私はiOSを使用しており、Android版には「Lite」がありません
必要なのはこのローカル エリア ネットワークです。
3. Anaconda、CUDA、CUDNN をインストールします (インストールはスキップできます)。
自分で環境を設定する必要があります. 私は anaconda によって作成された仮想環境を使用します. 手順は次のとおりです.
最初に anaconda の公式 Web サイトをダウンロードします: https://www.anaconda.com/
スタート画面で Anaconda プロンプトを見つける
これで anaconda が表示された環境が表示されました
次に仮想環境を作成します
conda create -n 环境名 python=版本号仮想環境をアクティブにする
conda activate 环境名
この時点で、作成した仮想環境に入りました。
また、GPU グラフィックス カード ドライバが必要な場合は、対応する CUDA と CUDNN を仮想環境でダウンロードする必要があります。
お使いのコンピューターに対応する cuda のバージョンを確認してください (グラフィック カードをお持ちの場合)
nvidia-smi
私のCUDAバージョンは11.7であることがわかります
公式 Web サイトから cuda をダウンロードします: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
具体的な cuda のインストール手順については、偉大な神の記事を参照してください: https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/125045218
次に、対応する cudnn をインストールします。公式 Web サイトは次のとおりです: https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download (アカウントにログインする必要があります。これはスキップできません)
四、安装pytorch并检验上述安装是否成功
pytorch官网：https://pytorch.org
在刚才的虚拟环境下输入框中代码下载对应gpu版本的pytorch
若弹出提示，输入 y，即可完成安装，显示“done”
下载前可以进行换源(自行查询教程)，虽然可以提升速度但我不喜欢，因为会遇到各种各样的问题
接下来检验安装是否成功
按照图片中的三步，如果最后出现”True“即表明安装成功！！！
五、在pycharm中打开下载的yolov5源码
为这个项目选择先前配置好的编译器，在创建的虚拟环境文件夹的tools里
在终端运行下列代码
pip install -r requirements.txt
python detect.py --source http://admin:[email protected]:8081 --classes 0 注：--classes 0 的作用是只识别人，如果不加则可以识别80个类别
四、效果展示
注：我是前后摄像头双开，后置的哪个遮挡了
#另外可以通过调参实现其他功能
----------小白一枚，欢迎大家在评论区指正交流！！！----------