• 🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客
• 🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制

（1）本文下载YOLO-v5s源码，对其进行编译，并输入本地图片查看检测效果；
（2）本文编译环境构成：单独下载python3.12安装包，直接安装；打开VSCode，打开yolo-master所在的文件夹，然后创建虚拟环境，python版本选择刚安装的3.12，环境路径选择yolo-master所在的文件夹路径；

一、下载yolo-v5s源码，并配置编译环境

（1）本机之前的编译环境不符合YOLO的使用要求，所以重新配置；
（2）本机下载安装最新版本的Python，即Python3.12.2；PC终端仍然无法安装所需环境，遂改为在VSCode中为YOLO程序所在的文件夹单独创建一个虚拟运行环境；
（3）静等安装完成；【注意：创建虚拟环境时，无需执行pip install -r requirements.txt，在VSCode的OUTPUT页可以看到安装的包，可以与requirements.txt的内容比较一番】

下载YOLO-v5s源码：【地址】

解压，进入项目目录，选中文件夹，鼠标右键，打开终端：

输入pip install -r requirements.txt安装，系统提示需要numpy>=1.23.5，而适配的python是python>=3.8，检查电脑配置，本机电脑python==3.7.8，不符合要求，所以更新Python、numpy。

【python下载地址】，根据需要选择版本，本文选择Python3.12.2【最新的版本】


Python更新完后，再次在终端执行pip install -r requirements.txt，仍然提示上述错误。

多番尝试，始终安装不了YOLO需要的numpy版本，转战VSCode。
步骤：用VSCode打开YOLO所在的文件夹【本文打开的是最上层的文件夹】，选择创建虚拟环境，然后选择虚拟环境的Python版本、以及虚拟环境所在的路径，等待安装，VSCode会自动安装requirements.txt文件要求的环境：

二、输入本地图片查看检测结果

执行detect.py，待检测图片用的是之前学习过的好莱坞明星图片

执行步骤：

（1）在VSCode的终端，cd进入detect.py所在的目录；

（2）执行python detect.py --source "D:/jupyter notebook/DL-100-days/datasets/hollywood-celebraties/Leonardo DiCaprio/017_51311450.jpg" --weights yolov5s.pt --img 640，由于图片所在的路径包含特殊字符，所以用双引号" "将路径包含起来；

（3）执行后，可以看到已经开始下载权重文件yolov5s.pt，静等结果；

检测结果保存在 runs/detect/exp目录：

三、输入本地视频查看检测结果

（1）输入K同学提供的视频，共计4051帧，【地址】（提取码：9vaq）

运行结果打印的video 1/1 (3129/4051) D:\jupyter notebook\365-DL\YOLO\MyVideo_2.mp4: 384x640 1 person, 1 traffic light, 1 tie, 1 chair, 92.1ms表示：识别第3129帧，路径是D:\jupyter notebook\365-DL\YOLO\MyVideo_2.mp4，图像大小是384x640，检测到的内容包括1 person, 1 traffic light, 1 tie, 1 chair，用时92.1ms

检测结果在runs/detect/exp2目录下：

（2）输入其他视频查看检测结果：
用录屏软件录制了1分半的纪录片片段，但是只检测了44帧，就结束了…（总共2367帧图像）

执行情况如下：


下图是检测结果：

本次学习到这里。