win10+yolov5尝鲜体验

1. 运行环境
win10
python3.8.10

2. 准备源码和模型
源码：
git clone git://github.com/ultralytics/yolov5

模型：
官方权重可以在这里下载，有百度盘链接：https://github.com/PeterH0323/Smart_Construction

3. 安装python依赖
python的依赖在这里yolov5/requirement.txt
但是pip install -r requirement.txt好麻烦，每次出错都要从头开始下载安装包。

于是采用逐行安装

pip install matplotlib==3.2.2
有时候网络不好，会出现：
ERROR: THESE PACKAGES DO NOT MATCH THE HASHES FROM THE REQUIREMENTS FILE.
解决方法是加上--upgrade
例如pip install matplotlib==3.2.2 --upgrade

这是2021年5月30日，yolov5-master中的requirement.txt内容:

# pip install -r requirements.txt# base ----------------------------------------
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.2
Pillow
PyYAML>=5.3.1
scipy>=1.4.1
torch>=1.7.0
torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.41.0# logging -------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# wandb# plotting ------------------------------------
seaborn>=0.11.0
pandas# export --------------------------------------
# coremltools>=4.1
# onnx>=1.9.0
# scikit-learn==0.19.2  # for coreml quantization# extras --------------------------------------
# Cython  # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
pycocotools>=2.0  # COCO mAP
thop  # FLOPS computation

这是我电脑的逐行安装命令：

# base ----------------------------------------
pip install matplotlib==3.2.2
pip install numpy==1.18.5
pip install opencv-python==4.1.2.30
#Pillow
pip install PyYAML==5.3.1
pip install scipy==1.4.1
pip install torch==1.8.0            #被torchvision依赖
pip install torchvision==0.9.0        #没有0.8
pip install tqdm==4.41.0# logging -------------------------------------
pip install tensorboard==2.4.1        #依赖：pip install protobuf==3.6.0 Markdown
pip install google-auth
# wandb# plotting ------------------------------------
pip install seaborn>=0.11.0            #pip install seaborn即可
pip install pandas# export --------------------------------------
# coremltools>=4.1
# onnx>=1.9.0
# scikit-learn==0.19.2  # for coreml quantization# extras --------------------------------------
# Cython  # for pycocotools https://github.com/cocodataset/cocoapi/issues/172
#pycocotools>=2.0  # COCO mAP
#thop  # FLOPS computation

关于版本号的选择：requirement.txt里面提示了版本>=某个版本号，假如豆瓣源也没有对应的最低版本号，就从提示中选择稍微比最低版本号高一点的版本。没必要最新的。

4. 测试
python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt --conf 0.5
运行完，结果出现在yolov5\runs\detect\exp3

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