Esta postagem do blog cria um sistema de detecção de alvos com base no modelo YOLOv5 desde o início (consulte outros blogs deste blogueiro para obter o sistema específico) e conclui a construção do ambiente no nível da babá.
(1) Primeiro, Windows + R insere o comando cmd para abrir a janela de comando e entrar no diretório do projeto. Esta postagem de blog usa o sistema de detecção de animais selvagens como exemplo (E:\Pyside6_yolov5\yolov5_wild_animal)
(2) Em seguida, use o kit de ferramentas Anaconda para criar um novo ambiente conda e defina a versão do Python para 3.8 (conda create -n wild python=3.8). Após a conclusão da instalação, use o comando conda activate wild para entrar no ambiente virtual .
(3) Em seguida, instale o pytorch, use o seguinte comando: pip install archote1.9.0+cu111 visão de tocha0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(4) onde tocha1.9.0+cu111 visão de tocha0.10.0+cu111 indica a versão da tocha e do archivision e a versão cuda correspondente, -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html indica o download do URL acima, -i https://pypi. tuna. tsinghua.edu.cn/simple usa fonte de espelho Tsinghua.
(5) Para instalar outras dependências do sistema, primeiro certifique-se de que a primeira etapa tenha inserido o diretório do sistema atual e, em seguida, use o seguinte comando para instalar as dependências: pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua .edu.cn/simples
(6) Para instalar a biblioteca pyside6 e qt_material, use o seguinte comando: pip install pyside6==6.4.2 qt_material -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（7）最后输入python base_camera.py打开软件界面。
