yolov5 环境配置

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一个先进的物体检测算法，它基于PyTorch框架实现。要在本地环境中配置YOLOv5，你需要遵循以下步骤：

1. **安装Python和必要的库**：
- 首先，确保已经安装了Python（版本建议3.6+），然后使用pip安装PyTorch、torchvision和其他基础库：

     pip install torch torchvision

2. **安装YOLOv5**：
- 官方GitHub仓库包含了模型和训练脚本，可以克隆并进入目录：

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

- 进行环境安装：

     python setup.py build develop

3. **安装其他依赖**：
可能还需要额外的深度学习库，如CUDA和cuDNN（如果要用GPU加速），以及Darknet（YOLOv5底层的神经网络结构）。

4. **检查硬件支持**：
使用`torch.cuda.is_available()`测试是否有可用的GPU，如果没有则选择CPU模式。

5. **数据集准备**：
YOLOv5需要特定的数据集进行训练和验证，例如COCO、VOC等。按照官方文档下载对应的数据集，并将其组织成YOLOv5所需的格式。

6. **运行示例或训练**：
运行预训练模型或开始自定义训练项目之前，查看`demo.py`和`train.py`的示例来熟悉如何使用。