深度学习（六）——yolov5

通俗一点讲YOLOv5意思是YOLO的版本5。
在：https://github.com/ultralytics/yolov5 下载YOLOv5。下载好之后在pycharm里打开文件夹，并设置好编译环境（和往常一样写python项目差不多，没什么特别要说的）。

打开项目之后，可能会跳出提示有些Packages不太满足要求，可以直接按照它的提示安装，如下：

也可以找到文件requirements.txt，可以看到里面的内容，有详细写明哪些包是我们需要的，并且我们可以打开pycharm的终端，输入命令pip install -r requirements.txt直接安装：

# YOLOv5 requirements
# Usage: pip install -r requirements.txt

# Base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.1
Pillow>=7.1.2
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0
protobuf<4.21.3  # https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8012

# Logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb

# Plotting ------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0

# Export --------------------------------------
# coremltools>=4.1  # CoreML export
# onnx>=1.9.0  # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.4.1  # ONNX simplifier
# nvidia-pyindex  # TensorRT export
# nvidia-tensorrt  # TensorRT export
# scikit-learn==0.19.2  # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1  # TFLite export
# tensorflowjs>=3.9.0  # TF.js export
# openvino-dev  # OpenVINO export

# Extras --------------------------------------
ipython  # interactive notebook
psutil  # system utilization
thop>=0.1.1  # FLOPs computation
# albumentations>=1.0.3
# pycocotools>=2.0  # COCO mAP
# roboflow

默认yolov5s.pt，如果没有下载的话运行的时候会自动下载。

它说检测结果（两张图片）保存在了runsdetectexp路径中，打开其中的一张。