yolov5に必要な環境を設定する
1. anacondaとpycharmをインストールする
まず、anaconda と pycharm をダウンロードする必要があります。どちらのツールも公式 Web サイトから直接ダウンロードできます。
anaconda: https://www.anaconda.com/products/individual#macos
pycharm: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
お使いのコンピュータに合ったバージョンを選択してダウンロードしてください。インターネット上には多くの anaconda があり、pycharm のダウンロードとインストールのチュートリアルもありますが、ここでは詳しく紹介しません。
2.CUDAをインストールする
まず、NVIDIA コントロール パネルでコンピューターの cuda バージョンを確認します。私のバージョンは cuda11.0 です。
公式 Web サイトから対応するバージョンをダウンロードします (全バージョン: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
) ダウンロード後、インストールします。
インストールが完了したら、cmd で nvcc --version を使用して確認できます。インストールが成功したかどうか:
3.pytorchをインストールする
pytorch 公式 Web サイトで適切な環境を確認し
、anaconda プロンプトで yolov5 仮想環境を作成します。「conda create -n yolov5 python=3.8」と入力して
環境に入ります。「conda activate yolov5」と入力
して pytorch をインストールし、「conda install pytorch」と入力します。 torchvision torchaudio cudatoolkit=11.0
if ダウンロード プロセスが遅すぎる場合は、清華社ソース ミラーを使用して次のように入力できます:
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/
インストールが完了したら、インストールが成功したかどうかを確認し、次のように入力します。
Python
インポートトーチ
torch.cuda.is_available()
4. yolov5に必要な環境を設定する
まず、yolov5 ソース コードhttps://github.com/ultralytics/yolov5
をダウンロードし、requirement.txt ファイルに従って 1 つずつインストールします
。
pip インストール Cython
pip インストール numpy
pip インストール opencv-python
pip インストール matplotlib
pip インストールpillow
pip インストール tensorboard
pip インストール PyYAML pip
インストール torchvision
pip インストール scipy
pip インストール tqdm
すべてがインストールされたら、テストのために detect.py を実行します。
画像を自分で見つけて、テストのためにデータ/画像に配置できます。テスト結果は次のとおりです。
この時点で、yolov5 に必要な環境は正常に構成されました~