图像检测【YOLOv5】——深度学习

Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台。）

一.Anaconda安装配置.

1.首先进入官网：https://repo.anaconda.com，选择View All Installers.

2.打开看到的界面是Anaconda的所以安装包版本，Anaconda3就代表是Python3版本，后面跟的是发行日期，我选择了最近的2022.05的Windows版本，64位，然后下载到本地。

3.运行安装包，然后跟着我下面的步骤操作就可以了。

4.要测试一下是否安装成功：

  在菜单栏中打开Anaconda命令行，点击以后，如果可以在命令行左侧括号中看到base，就代表安装成功了。

5.最后要创建和激活一下环境：

conda create -n py39 pythnotallow=3.9是创建python3.9版本，名称为py39的环境。【小伙伴们在这里注意一下，环境名和python的版本是可以自己指定的嗷~】     

输入y然后回车，下载完会提示done。

conda activate py39激活环境，这里可以看到前面的base变成了py39了，这表示咱已经进入了该环境（可以把环境理解成文件夹）。

conda deactivate退出环境（跟我们平常用cmd命令行时cd切换目录是一个道理啦~）

二.Python安装Pytorch.

1.查看本机的CUDA版本：

在cmd命令行输入nvida-smi，在第一行右边可以看到CUDA的版本号，我的是11.6版本。

2.安装Pytorch：

进入Pytorch官网：https://pytorch.org/，然后选择Get Started.

这里要注意的是：Pytorch的选择，这里我选择的是Stable稳定版，OS是Windows系统，Package包就使用Conda，language选Python，最后的Compute Platform就根据小伙伴们的的个人需求啦~（就是说如果自己的电脑有显卡，想在NVIDIA上跑代码，就选择CUDA，如果没有独立显卡就选CPU喔）然后我们在第一步已经看过自己的NAVIDA的CUDA版本了，一定要选择比自己版本低的CUDA，比如我的是11.6那我就可以选11.3，如果就像我在帮我同学装的时候他的版本是11.1，那他的就只能选择10.2，11.3对他来说就有点高啦，同理大家一定一定要根据自己的情况选择嗷！

3.然后复制这行命令：打开Anaconda命令行，先进入自己需要安装的Pytorch环境，然后运行。（我这里选择的是11.3，大家如果跟我的不一样记得改下代码哦！）

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

4.可以看到安装包里的一些内容，等待这些package安装成功，Pytorch还是有点大的，要耐心等一下。（我当时吃了个午饭回来差不多刚刚好哈哈哈哈哈哈哈）

5.安装完成以后，会提示done，然后输入pip list，查看我们的包是否被安装，这里可以看到torch相关的包都安装了。

6.输入python进入Python环境，然后输入import torch，如果没有报错就说明可以导入成功，最后再输入torch.cuda.is_available()查看torch是否可以用显卡，Ture就代表可以 了。

三.克隆YOLOv5.

1.点开链接：https://github.com/ultralytics/yolov5

Windows系统下载ZIP文件再解压后进入YOLOv5路径下运行：

pip install -r requirements.txt

（注意一下：这里Pytorch最好在前面已经安装完好，不然很可能会报错喔~）

2.检验一下，运行命令：

python detect.py --source ./data/images/ --weights yolov5s.pt --conf 0.4

如果是第一次运行，会下载YOLOv5s.pt，速度会比较慢。

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以上的部分呢，就是基本环境的安装和配置方法啦！接下来，就是数据集的制作了：

四.数据集制作.

我用的数据集收集软件是labellmg，它可以生成两种格式的数据，分别是xml和txt，大家根据自己的需要选择啦！界面是这样的：

可以看到打开是一个收集窗口和一个终端，两个界面。

如果选择左侧靠下方那里的按键，VOC最后生成的就是xml格式的，点击一下如果选择YOLO的生成就是txt格式的喔~。

大家用自己需要识别训练的图片进行框选数据集收集就可以啦！