单纯的记录下yolov5进行检测遇到了点问题的解决方法

安装过程:

准备:
1,下载YOLOv5 github项目：https://github.com/ultralytics/yolov5，下载速度可能会比较慢，可以尝试用迅雷、gitee等方法。下载完成后进行解压
2,权重文件下载地址https://drive.google.com/drive/folders/1Drs_Aiu7xx6S-ix95f9kNsA6ueKRpN2J.
这里我选择用的轻量级的yolov5s.pt权重文件(下载很慢,所以我选了个最小的)

第一步:创建一个新的conda环境
命令行输入

conda create -n yolov5 python==3.8

等待创建完成

第二步:
命令行执行:

conda activate yolov5

进入之后(个人建议不要直接 pip install -r requirements.txt 因为总是出现各种error,贼烦人)

第三步:
我们查看一下requirements.txt 里面的内容并下载所有的依赖包

1,pip install tqdm
2,pip install scipy
3,pip install pyyaml
4,pip install matplotlib
5,pip install opencv-python==4.1.2.30
6,pip install torch==1.5.1+cpu torchvision==0.6.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

最重要的就是这个第六句执行语句,因为我们此次安装的是CPU版本,且网上有很多教程让我指定某些源之后,安装torch跟torchversion,结果都各种爆炸,更甚至有的还让我装个CUDA,我寻思一个CPU版本的装什么鸟CUDA, 最后扒拉来扒拉去,终于找到了这条命令安装成功了,注意一定是(版本号+cpu)版本.

第四步:
1,将我们准备阶段下载的 "yolov5s.pt"文件复制到"yolov5"目录下
2,我们随便找几张测试图片放入 ‘yolov5/inference/images’ 路径下

执行命令:

cd yolov5
python detect.py

可以看到,倒数第三行提示我放入的这个图片已经检测结束了,我们去看下结果

结果

这样,检测的流程就完成了