如何从ultralytics库下载并安装YOLOv5模型？

Ultralytics的YOLOv5是一个流行的物体检测模型，基于PyTorch实现。以下是下载和安装YOLOv5模型的基本步骤：

1. **安装Python和必要的库**:
确保已经安装了Python（推荐使用Python 3.6+），然后通过pip安装必要的依赖项：

   pip install torch torchvision

2. **克隆YOLOv5仓库**:
从GitHub上克隆YOLOv5的官方仓库：

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

3. **选择模型版本**:
YOLOv5有多个版本，如v5s、v5m、v5l等。你需要根据你的需求（比如精度和速度）选择一个版本，比如安装基础版：

   pip install -e .
   python -m pip install --upgrade typer fastai[all] -qqq # 可选：安装额外的工具包

如果你想安装特定版本（例如v5s），可以替换`-e .`为`-e ."your_version"`。

4. **下载预训练权重**:
你可以通过命令行下载预训练的权重文件。这里以下载默认的yolov5s权重为例：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py --weights '' --data coco.yaml --epochs 100 --batch 16 --cache

完成后，权重会保存在`runs/exp/exp_name/weights/best.pt`中，其中exp_name是训练配置的一部分。

5. **测试模型**:
测试你的安装是否成功，运行检测脚本：

   CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python detect.py --weights ./weights/best.pt --img 640 coco 2  # 使用coco数据集进行测试