YOLOv5完整部署指南：从环境搭建到项目运行

YOLOv5完整部署指南：从环境搭建到项目运行

YOLOv5是目前最流行的实时目标检测模型之一，其简洁的代码结构和高效的检测速度使其成为许多开发者的首选。本文将为大家详细介绍YOLOv5的完整部署步骤，从环境搭建到项目运行，让新手也能轻松上手。

第一步：安装Anaconda

下载并安装后，配置一下镜像。在这里面，根据需要输入镜像源，建议使用阿里云镜像源。

# 添加清华源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
# 添加阿里云镜像源
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main/
# 添加中科大源
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

第二步：安装PyCharm

点击download即可下载。

第三步：创建一个虚拟环境

conda create -n yolo01 python=3.8

注意：这里一定要是python3.8，其他版本可能会出现问题。创建成功后，直接激活进去。

conda activate yolo01

第四步：从github上下载yolov5项目

官网：ultralytics/yolov5: YOLOv5 🚀 in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite (github.com)

下载完整代码，并把下面的那个数据集也下载回来。

第五步：让虚拟环境进入yolov5项目页面

cd D:\yolov5-master

然后输入下面命令：

D:

第六步：安装依赖

pip install -r requirements.txt  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

第七步：打开Pycharm，配置自己的python

我这个是.exe的，但是你们可能是.bat的，其实都一样。配置一下，就好了。

第八步：运行项目

已成功运行！！！！！！！！