windows怎么部署yolov5 cpu

要在Windows上部署YOLOv5 CPU版本，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装Python和必要的库**：
首先确保已经安装了Python（通常建议使用3.x版本）。然后通过pip安装YOLOv5所需的库，如torch、openCV等：

   pip install torch torchvision opencv-python-headless

2. **下载预训练模型**：
访问YOLOv5 GitHub仓库（https://github.com/ultralytics/yolov5），找到适合CPU的模型权重，比如`yolov5s_cpu.pth`或`yolov5m_cpu.pth`。

3. **下载YOLOv5源码**：
如果你打算自定义或修改模型，需要从GitHub克隆YOLOv5项目到本地：

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

4. **设置环境变量**：
将`yolov5`目录添加到系统的PATH环境变量中，使得命令行可以直接运行YOLOv5脚本。

5. **配置文件**：
修改`scripts/cfg/custom.py`中的`model_path`，指向你下载的CPU模型文件路径。

6. **运行预测**：
使用命令行执行检测任务，例如对于一张图片做检测：

   python scripts/run.py --weights yolov5s_cpu --img 0.jpg --conf 0.25 --device cpu

或者实时视频检测：

   python scripts/run_video.py --weights yolov5s_cpu --source camera --conf 0.25 --device cpu

7. **部署服务**：
如果你想将YOLOv5集成到Web应用或其他服务器中，可以考虑打包成DLL或创建一个API服务，让外部请求发送图片或视频流并返回结果。