#以下操作都在项目代码根目录的cmd窗口执行 1.在base大环境里创建一个项目自己的带python的小环境 conda activate # 激活base大环境 conda create -n yolo5hat python==3.8.5 # 在base大环境里创建一个名为yolo5hat的小环境，python版本是3.8.5; # 如果下载速度很慢就更换源，如果需要更换回默认源，输入下一行代码 conda config --remove-key channels conda activate yolo5hat # 激活yolo5hat环境 2.在项目自己的环境里安装pytorch和requirement.txt里的依赖包 conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 # 注意这条命令指定Pytorch的版本和cuda的版本 conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly # CPU的小伙伴直接执行这条命令即可 pip install -r requirements.txt #安装requirement.txt里的依赖包 pip install pyqt5 pip install labelme 3测试是否成功 python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights weights/yolov5s.pt 然后在runs目录下可以找到检测标记之后的结果图片
参考文章1
参考文章2
