1. GitHub https://github.com/ultralytics/yolov5からプロジェクトをダウンロードします。
v5 バージョンを選択し、Pycharm で開き、構築された Conda-pytorch1 (python=3.8) 環境 (pytorch の構成の前の部分でインストール) を選択します。
2. 対応するパッケージをインストールします（作成者がrequirement.txtファイルを提供します）。
①pycharmに付属している上記のスマートプロンプトに従ってインストールします
または ②コマンドライン pip install -rrequirements.txt でインストール
——このステップには主に 2 種類のエラーがあります。
Ⅰpipは提供されていませんが、国内ミラーを使用して正常にダウンロードできます
Ⅱ pycocotools问题、「エラー: pycocotools のホイールの構築に失敗しました」
エラー:Microsoft Visual C+ 14。0 以上が必要です。Microsoft Ct Build Tools で実現: https://visualstudio.microsof t.com'visualt
主な理由は、pycocotools のメンテナーが Windows プラットフォームのサポートを提供しなくなったため、VisualStudio 生成ツール 2019のダウンロードは成功しました。VisualStudio プロフェッショナル「VisualStudio 2022」をダウンロードする必要がないことに注意してください。
エラーが解決された後、すべてのパッケージが正常にインストールされました。
2. detect.py を実行します。
エラーが発生した場合は、Baidu が解決します。
実行成功結果
3. 分析
——入力には、yolov5-5.0/data/images/ にある写真またはビデオを指定できます。出力結果は yolov5-5.0/runs/detect/expx に保存され、実行すると結果が得られます。
——detect.py ファイルでは、パラメーターを変更できます。
conf-thres: 信頼度、デフォルトの 0.25 は、画像内で検出されたものが 0.25 の信頼レベルを超える場合に検出されることを意味します。