1. Yolov5 コードのダウンロード
ダウンロードURL：http://github.com/ultralytics/yolov5
コードのバージョンとコード環境に注意
2.Anaconda をダウンロード、インストール、構成する
公式ウェブサイトのダウンロードは遅すぎます。清華ミラーのウェブサイトにアクセスしてダウンロードし、ダウンロード URL: http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
適切なバージョンを選択してください。Anaconda3-5.3.1 はこちらです。 -Windows-x86_64 .exe
インストールが成功すると、Anaconda に Python が付属します。cmd 入力: python --version、現在の python バージョンを照会できます。入力: conda info と入力して、conda 構成を照会します。
このクエリの結果は次のとおりです。
conda-build version:3.15.1
conda version:4.5.11
python version:3.7.0
3. Anconda を使用して仮想動作環境 pytorch を作成する
Anconda の初期存在環境は base で、今回は以下のように入力します。
conda create -n pytorch python=3.7
「y」と応答してダウンロードし
、コマンドを実行して環境をアクティブにします。
4. Anaconda ベースの pytorch をインストールする
自分のコンピューターのグラフィックス カードのプロパティを検出し、pytorch をインストールして、コマンド nvidia-smi を入力してクエリを実行します。
pytorch環境で以下のコマンドを実行
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
gpu 版の説明は pytorch と cuda のバージョンの対応に注意が必要です. 自分の cuda 版の確認方法は自分で検索してください. pytorch の URL は以下のとおりです. https://pytorch.org/ http:
//
pytorch .org/get-started/previous-versions /
コピーしないように注意してください: -c pytorch -c conda-forge。そうしないと、外国のソースからダウンロードされ、速度が非常に遅くなります。参照コマンドは次のとおりです。
conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1
私のコンピュータはAMDなので、CPUバージョンしかインストールできません.今回はyolov5のコードを学習するためだけです.Cpuバージョンの命令:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly
実際の操作中にエラーが表示されます.
解決策については、ブログを参照してください:
このブログを参照して問題を解決し
、requirements.txt のインストールと構成を実行してください。ディレクトリを requirements.txt を含むコード ディレクトリ ファイルに切り替え、次のコマンドを入力します。
オンライン クエリは、この 2 行のコードを実行することで解決できると述べています。
pip install --upgrade pip
pip install opencv-python
手順の最初の行を入力すると、次のエラーが表示されます:
ダウンロード ソースを変更するには、手順は次のとおりです。
pip install package_name -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
ここで package_name を opencv-python に変更してインストールします
5. 他のプラグインをダウンロードする
(1) pycocotools をダウンロードしてインストールする
pycocotools は、ターゲット検出と MAP の精度の計算を完了することができます。
(2) pyqt5 をダウンロードしてインストールする
pyqt5 は、グラフィカル インターフェイスの開発に使用できます。
6. Pycharm 開発環境をダウンロード、インストール、構成する
Pycharm のダウンロード URL: http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
Pycharm を使用して Yolov5 ソース コード プロジェクトを開きます
。コーナーでは、conda で私たちを選択して作成した仮想環境を作成します。
pytorch 構成環境に入ります。コードはエラーを報告せず、環境構成は最初に完了します。
detect.py ファイルを実行すると、出力は次のようになります。
または、これで
環境設定は基本的に完了しました。参考になる場合は、終了する前に親指を立ててください。! !
学習プロセスを記録し、議論や交換を歓迎します! ! !