从零开始构建基于YOLOv5的目标检测系统

本博文从零开始搭建基于YOLOv5模型的目标检测系统（具体系统参考本博主的其他博客），手把手保姆级完成环境的搭建。

（1）首先Windows + R输入cmd命令后打开命令窗口，进入项目目录，本博文以野生动物目标检测系统为例（E:\Pyside6_yolov5\yolov5_wild_animal）

（2）接着使用Anaconda工具包创建一个新的conda环境，并制定Python版本为3.8（conda create -n wild python=3.8），安装完成后使用conda activate wild命令进入虚拟环境。

（3）接着安装pytorch，使用如下的命令：pip install torch1.9.0+cu111 torchvision0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
（4）其中torch1.9.0+cu111 torchvision0.10.0+cu111表示torch和torchvision的版本以及对应的cuda版本，-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html表示从上面网址下载，-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 是使用清华镜像源。

（5）安装其他系统依赖包，首先确保第一步已经进入到当前系统目录下，接着使用如下的命令安装依赖包：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（6）安装pyside6库和qt_material，使用如下的命令：pip install pyside6==6.4.2 qt_material -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（7）最后输入python base_camera.py打开软件界面。