头盔识别技术
本项目参考b站视频https://www.bilibili.com/video/BV1EhkiY2Epg/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=6c722ac1eba24d4cbadc587e4d1892a7
1.下载miniconda
使用 Miniconda 来管理 Python 环境(如 yolov8),就可以通过 conda create -n yolov8 python=3.10 命令来创建一个独立的虚拟环境
2.下载yolov5
YOLOv5 是 YOLO(You Only Look Once)系列中的一个版本,是一种非常流行的 目标检测(Object Detection)模型。YOLOv5 用于在图像或视频中快速而准确地检测物体,给出物体的位置(通过边界框)和类别标签。
3.在pycharm中导入yolov5并且添加虚拟环境conda
(他妈了个耙子,conda --version的时候一直显示没创建成功,我明明已经加入path了,原来是他妈的要删除窗口,要刷新一下,我服了)

在cmd操作的话,要你激活你选择的虚拟环境
在pyharm的终端的话就可以直接进行操作
4.打开数据集
链接:Computer Vision Datasets
这个网站都是已标注的数据集
5.下载pytorch的cpu或者GPU
你选择下载 PyTorch 的 CPU 版本,通常有以下几个原因和场景:
1. 没有 GPU 硬件
如果你的电脑没有支持 CUDA 的 NVIDIA GPU,只能运行 CPU 版本的 PyTorch。对于很多任务(尤其是小型的模型开发和学习),CPU 完全足够。
如何判断电脑是否有 GPU:
- 在 Windows 中,按下
Win + R,输入dxdiag,查看显卡信息。 - 检查是否有 NVIDIA 显卡以及是否支持 CUDA(可以通过 NVIDIA 官网查询显卡的 CUDA 支持)。
6.下载依赖

使用
pip install -r requirements.txt
命令
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