YOLOv5实现之环境搭建和测试自己的图片

YOLOv5实现之环境搭建和测试自己的图片

0. 准备工作

下载YOLOv5 github项目：，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。

下载模型文件：yolov5项目中提供了模型下载的脚本：download_weights.sh（yolov5/weights目录下），该脚本从谷歌网盘，但是由于某些不可描述的原因，你是无法下载的。可以到本人CSDN资源中寻找，yolov5m.pt、yolov5l.pt、yolov5x.pt、yolov5s.pt、yolov3-spp.pt分别是不同模型，m表示小模型，m中等，l大模型等等。

1. 环境搭建

1.1 搭建Python环境

使用conda创建单独的环境，在系统命令行中运行如下命令：

conda create -n yolov5 python==3.8

等待一段时间后基础Python环境搭建完成，此时可以进入该环境继续安装依赖库：

conda activate yolov5

1.2 安装依赖库

根据YOLOv5 github中的介绍&#文件中为所需要安装的依赖库，由于该库最近更新比较频繁，读者自己安装时最好查看一下中的版本要求，该文件内容如下：

# pip install -
Cython
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
pillow
# pycocotools>=2.0
PyYAML>=5.3
scipy>=1.4.1
tensorboard>=2.2
torch>=1.6.0
torchvision>=0.7.0
tqdm>=4.41.0# Conda commands (in place of pip) ---------------------------------------------
# conda update -yn base -c defaults conda
# conda install -yc anaconda numpy opencv matplotlib tqdm pillow ipython
# conda install -yc conda-forge scikit-image pycocotools tensorboard
# conda install -yc spyder-ide spyder-line-profiler
# conda install -yc pytorch pytorch torchvision
# conda install -yc conda-forge protobuf numpy && pip install onnx==1.6.0  # 

使用如下命令：

pip install -i  -

安装过程如果报错，请移步：

1.3 环境测试

首先将下载的权重文件复制到yolov5目录中。（注意：也可以在下面命令后面使用--weights选项指定权重文件）

进入下载解压的yolov5目录，在命令行运行如下命令：

python detect.py

输出：

image 1/2 D:yolov5inferenceimagesbus.jpg: 640x512 4 persons, 1 buss, Done. (0.094s)
image 2/2 D:yolov5inferenceimageszidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, Done. (0.021s)
Results saved to inferenceoutput
Done. (3.172s)

解释：上述命令的作用是：读取yolov5inferenceimages中的图像，经过YOLOv5模型的检测，结果输出到yolov5inferenceoutput文件夹中。此时output文件夹中有两张结果图，如下所示：

可以看到，这就是YOLOv5的目标检测结果，效果还不错。

如果上述命令运行过程中出现报错，可以就不会在output生成类似的图像结果。此时就需要读者解决报错的问题，可以将报错问题发到评论中共同协商解决。

3. 测试自己的图片

可以将需要进行目标检测的图片放到yolov5inferenceimages，例如随便从百度图片中找了两张图像进行目标检测：

检测结果：

可以看到，对于随便找的两张图片，检测效果也还不错。

4. 使用YOLOv5训练自己的数据集

YOLOv5环境搭建完成后，就可以训练和检测自己的数据集了，请移步：