Windows10下YOLOv5环境配置

YOLOv5是目前较为前沿的目标检测项目，可用于人脸识别、多目标追踪、标签分类等场景。YOLOv5基于PyTorch实现，项目地址位于GitHub，关于项目的具体信息可前往 ultralytics/yolov5 查看说明文档。

本文章将详细介绍Windows10下YOLOv5的环境安装、配置与验证方法。

1 克隆代码

1.1 安装git

访问 https://git-scm.com/download/win，选择 [Click here to download manually] ，下载 Git 安装程序。

安装 Git 过程全程默认安装即可，无需进行额外设置。

1.2 克隆代码

打开存放项目代码的目录（全路径名称需纯英文），本文以 C:\Project 为例。

在该路径下鼠标右键打开 git bash ，输入如下命令克隆代码：

git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

代码克隆完成后可见该目录下出现 yolov5 文件夹，该文件夹存放了 yolov5 项目的 Master 分支代码。

2 配置环境

2.1 安装Anaconda

因 Anaconda 源软件下载地址在国外，国内直接下载较慢，因此可以访问 Anaconda 软件镜像源获取最新安装包进行安装，本文以清华大学镜像源为例。

访问如下链接获取最新版本 Windows X64 软件安装包（安装包名称以 Windows-x86_64.exe 结尾）：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive

安装过程如无特殊需求，全默认安装即可，建议安装前详细了解该软件使用。

2.2 创建YOLOv5虚拟环境

虚拟环境用于Python包的隔离，防止各项目间出现依赖包冲突。

2.2.1 创建虚拟环境

conda create -n yolov5 python=3.7

2.2.2 激活虚拟环境

conda activate yolov5

2.2.3 其他命令

# 退出虚拟环境
conda deactivate

# 删除虚拟环境
conda remove -n yolov5 --all

2.3 安装YOLOv5所需依赖包

打开 yolov5 项目文件夹，在该文件夹下打开终端（Git bash、CMD、Power Shell均可），输入如下命令安装 yolov5 所需的 Python 依赖包。

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple

安装依赖包过程如遇到问题，可先参考本文附录中的解决方案。

3 验证环境安装

3.1 下载官方权重文件

访问 yolov5 的 release 链接下载：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases

下面附上 v3.0 版本的直接下载链接：

• yolov5l.pt
• yolov5m.pt
• yolov5s.pt
• yolov5x.pt
  

下载完成后将权重文件放在 yolov5 根目录下。

3.2 使用官方权重验证环境安装

使用如下命令验证环境安装：

python detect.py --source ./data/images/ --weights ./yolov5s.pt

Namespace(agnostic_nms=False, augment=False, classes=None, conf_thres=0.25, device='', exist_ok=False, img_size=640, iou_thres=0.45, name='exp', project='runs/detect', save_conf=False, save_t
xt=False, source='data/images/', update=False, view_img=False, weights=['./yolov5s.pt'])
Using torch 1.7.1+cpu CPU

Fusing layers...
Model Summary: 232 layers, 7459581 parameters, 0 gradients
image 1/2 C:\Project\yolov5\data\images\bus.jpg: 640x480 4 persons, 1 buss, 1 skateboards, Done. (0.150s)
image 2/2 C:\Project\yolov5\data\images\zidane.jpg: 384x640 2 persons, 2 ties, Done. (0.117s)
Results saved to runs\detect\exp
Done. (0.330s)

上述命令使用了项目自带的权重文件 yolov5s.pt 检测了项目默认图片，检测结果输出到了 C:\Project\yolov5\runs\detect\exp 目录下。

4 问题解决方案

4.1 torchvision无法找到可用安装包

pip 安装 torchvision 报错如下：

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torchvision==
ERROR: No matching distribution found for torchvision==

解决方案：

使用如下命令安装：

pip install torch==1.7.1+cpu torchvision==0.8.2+cpu torchaudio===0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4.2 numpy安装报错

numpy 安装报错如下：

fails to pass a sanity check due to a bug in the windows runtime

解决方案：

安装 numpy 1.19.3 版本即可。

pip install numpy==1.19.3

4.3 pycocotools安装报错

pycocotools 安装报错：

Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required.

解决方案：

访问报错中提供的下载链接，下载并安装 C++生成工具。