【零基础上手yolov5】yolov5的安装与相关环境的搭建

文章目录

• • 一、yolov5介绍
  • 二、写在前面
  • 三、Anconda 与 pycharm 的安装
  • • 1.是什么?
    • 2.为什么需要Anconda?
    • 3.安装教程
  • 四、yolov5安装
  • • 1.yolov5的源码下载
    • 2.预训练模型下载
    • 3.安装yolov5的依赖项
    • 4.检测是否安装成功
    • 5.扩展：pip install 与 conda install区别
  • 五、labelimg的安装

一、yolov5介绍

 YOLO 是 “You only look once” 缩写 , 是将图像划分为网格系统的对象检测算法，网格中的每个单元负责检测自身内的对象。
 由于其速度和准确性，YOLO是最著名的目标检测算法之一。yolov5作为YOLO系列第五个迭代版本，它的一个特点就是权重文件非常之小，可以搭载在配置更低的移动设备上，而且容易学习上手。

（yolov5各个权重文件的测试效果）

二、写在前面

 博主也是最近开始玩yolov5的，甚至也是最近开始使用python的，很多东西都没有接触过，因此搭建环境的过程也比较痛苦，所以想写篇博客记录一下，希望同样是零基础的小伙伴们可以更加轻松的上手。同时大家如果发现了错误和理解偏差，欢迎指正。

参考资料：
1.史上最详细yolov5环境配置搭建+配置所需文件
2.理解Python虚拟环境
3. 半小时搞定Yolov5安装配置及使用（详细过程）

 
本教程所使用版本：

• pycahrm：2021.3.3
• Anconda：2022.05
• python：3.9
• yolov5：v6.2

踩坑经历：

• 路径中就不要有短横杠-以及空格等等特殊字符，中文更不能要有❗。否则在之后训练时会出现各种路径找不到的问题