本期主要介紹YoLov5的Window平臺環(huán)境搭建，其優(yōu)點在于移動設(shè)備端的部署會更加方便，基于Pytorch框架。

項目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5

一、安裝準備

• python版本：3.7及更新的版本
• github項目下載解壓
• pytorch安裝：官網(wǎng)https://pytorch.org/get-started/locally/
  pytorch下載
  本次安裝的為CUDA None即cpu版本，需要GPU版本的自行配置CUDA相關(guān)版本，根據(jù)自己平臺選擇，然后拷貝command命令進行安裝。

二、使用項目requirements.txt來安裝相關(guān)依賴模塊

cmd進入項目解壓路徑，運行命令：

pip install -U -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

等待所有模塊安裝完成。

出現(xiàn)以下問題嘗試其他方案解決：

1. no module named cython, 需要你安裝cython

pip install Cython -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.pycocotools安裝失敗，報錯無效的數(shù)值參數(shù)“/Wno-cpp"，解決方案：

(1)使用pip安裝

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

(2)github項目地址https://github.com/philferriere/cocoapi下載源碼，并進行解壓。以管理員身份打開 cmd終端，并切換到 cocoapi\PythonAPI目錄。運行以下指令：

# install pycocotools locally
python setup.py build_ext --inplace
 
# install pycocotools to the Python site-packages
python setup.py build_ext install

參考博客：Windows下安裝 pycocotools http://www.lxweimin.com/p/8658cda3d553

三、測試

cmd進入yolov5項目路徑，運行命令：

python detect.py --source ./inference/images/bus.jpg

pytorch測試

運行報錯無scipy模塊，需要安裝scipy

pip install scipy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

需要yolov5權(quán)重文件下載地址：

權(quán)重下載地址來自B站yolov5測試視頻https://www.bilibili.com/video/BV13A411B7uB?from=search&seid=2408528270299430159
https://pan.baidu.com/s/1Zk2Ksfl_v-apbRBQ_mqc6w
提取碼：00mp

測試結(jié)果：

yolov5測試