yolov5 怎么运行

首先，你需要安装 PyTorch 和其他依赖项。然后，你可以通过以下命令从 GitHub 克隆 yolov5 仓库：

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

接下来，你可以使用以下命令运行 yolov5：

python detect.py --source 0  # webcam

这将使用默认的 yolov5s 模型在摄像头视频流上运行对象检测。

相关问题

yolov5运行源码

您可以按照以下步骤运行YOLOv5的源代码：

1. 克隆YOLOv5的源代码库：在终端中运行以下命令以克隆YOLOv5的GitHub存储库：

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

2. 安装依赖项：进入克隆的目录，并运行以下命令来安装所需的依赖项：

   cd yolov5
   pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练模型：您可以从YOLOv5的官方存储库下载不同版本和大小的预训练模型。选择相应的模型并将其下载到`yolov5/weights`目录中。

4. 运行推理：使用以下命令运行YOLOv5的推理脚本，将图像或视频文件作为输入：

   python detect.py --source path/to/image/or/video

替换`path/to/image/or/video`为实际图像或视频文件的路径。

在运行代码之前，请确保已经安装了Python环境和所需的依赖项。更多关于YOLOv5的详细信息和用法，您可以查看YOLOv5的文档或GitHub存储库。

yolov5运行自动给我下载yolov5n.pt

YOLOv5（You Only Look Once Version 5）是一个流行的实时目标检测算法框架，它支持预训练模型的下载和使用。当你开始使用YOLOv5时，可能会遇到需要特定模型文件的情况，比如`yolov5n.pt`，这是YOLOv5的一个基础模型。

如果你在运行某些脚本或命令行工具时，系统会自动帮你下载所需的预训练权重文件（如`.pt`格式），这通常是由于该工具内部集成了一个依赖管理机制。例如，在使用Python的命令行工具`detect.py`时，如果本地找不到这个模型，它通常会查找默认的GitHub存储库并下载最新的版本。

不过，这样的行为依赖于具体的工具配置和网络环境。你需要确保已经安装了正确的YOLOv5库，并且网络连接正常。如果没有下载功能，或者需要手动下载，你可以直接访问GitHub（https://github.com/ultralytics/yolov5/releases）找到相应的模型文件，然后将其复制到指定的文件夹。