【YOLO】快速在Windows上部署YOLO

## 引言

在计算机视觉领域，目标检测是至关重要的任务之一，它涉及识别图像或视频中的对象，并将其分类和定位。近年来，**YOLO（You Only Look Once）**算法因其速度与精度的平衡而变得非常流行。在这篇博文中，我们将详细介绍如何快速在Windows系统上部署YOLO模型。

## 1.在Anconda上创建虚拟环境

确保Anconda已经安装，如果没安装的可以安装一下Anconda这里不做赘述。

在创建虚拟环境前先换源;

```cpp

#设置清华镜像

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/

#设置bioconda

conda config --add channels bioconda

conda config --add channels conda-forge

#设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

```

在Anconda中输入：

```cpp

conda create -n env_name python=3.8

```

env_name 为环境的名字可以任取

然后输入：

```cpp

conda activate env_name

```

激活环境进入到虚拟环境中转到YOLOv5源码所在文件夹

（没有源码的可以私信我）

输入:

```cpp

pip install -r requirements.txt`

```

等待安装就行安装完之后就可以运行yolov5了

点击detect.py,运行即可

可能会报错缺少yolov5s.pt这个权重文件，没有的可以私信我

最终运行结果会保存在runs/detect/exp 中

出现这个说明已经部署成功。