- 所用的软件安装
- 二级目录
- 三级目录
最近要用到yolov5，所以记录一下。
yolov5有4中结构，分别是yolov5s，yolov5m，yolov5l，yolov5x。
从前往后精度与训练时间递增。网络模型深度与宽度逐渐加深加宽。 所用的软件安装
首先下载Anaconda，Anaconda官网：https://www.anaconda.com/
下载直接按照步骤安装即可，需要注意的是要在下图位置把环境变量勾选上。具体的步骤可以看看anaconda的安装教程。
安装完可以在cmd中输入 conda -V，出现版本号证明环境变量配置成功了。之后就可以安装自己的torch虚拟环境了。
在cmd输入conda create -n mtorch python=3.8。【这里面mtorch是自己定义的虚拟环境的名称（之后可以敲命令输入这个名字直接进入到这个虚拟环境中）python的版本号可以在下载的yolov5的文件夹下的requirements.txt确认一下。】
运行后在输入选项处输入y
安装成功后输入activate mtorch就可以激活环境了。
安装pytorch
yolov5最新版本需要pytorch1.7版本以上，CUDA10.1，输入：
pip install torch==1.7.0+cu101 torchvision==0.8.1+cu101 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
之后下载yolov5 . 地址： https://github.com/ultralytics/yolov5
在文件夹下运行cmd，激活虚拟环境。
安装所需要的依赖项
下面展示一些 内联代码片。
pip install -r requirements.txt
labelimg
数据标注我们用labelimg，可以在cmd中下载，速度较慢
pip install labelimg二级目录 三级目录
