运行yoloV5
一开始对图像处理一无所知，只是因为课堂作业要求去运行代码，所以要从环境搭建开始，一步步建立环境并且运行代码，其中还不包括调参，写下来记录一下。
环境：Windows+anaconda+pytorch
yolov5：https://github.com/ultralytics/yolov5
云端GPU：kaggle
1、环境搭建
为什么要搭建环境？
是因为在运行代码的时候包太多，如果只存在base解释器中，包不太好管理，所以要新建环境进行包管理。
系统中最初始的就是base解释器，要建立新的python解释器，首先要先下载anaconda（作用：Anaconda（官方网站）就是可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对环境可以统一管理的发行版本。Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项）。
1、anaconda下载
这个去官网下载即可（我下载时候的难题：每次点击download都会跳转一个新页面，就是不下载，（估计我的电脑有点问题）解决办法：右键点击在新标签页内打开，就可下载啦）下载之后一定要将anaconda加入到环境变量中（检验方法：win+R:在cmd中输入conda list 如果没有报错，就证明这一步没问题啦）
加入环境变量的方法：1、在安装的时候直接勾选选项（但是官方不推荐）
2、安装好之后直接编辑环境变量，以我的为例
（记得更改自己的安装路径）
2、环境配置（建立解释器（也叫包管理））
这个需要在cmd中进行指令
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创建虚拟环境
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进入虚拟环境
conda activate 名字
conda create -n 名字 python=3.6（版本可以改）
途中需要输入‘y'来完成安装
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修改conda镜像源
因为conda原始源为国外的，所以有时候下载会很慢，所以将其修改为镜像源
onda config –add channels Index of /anaconda/pkgs/free/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror conda config –add channels Index of /anaconda/pkgs/main/win-64/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror conda config –set show_channel_urls yes
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安装pytorch
这个需要去pytorch官网依照自己的电脑情况进行下载指令选择
我理解的是如果电脑没有独显，则不能选择cuda，我的选择如下
（看教程说可以去掉 -c pytorch）
这里面可以指定torch版本，下面是我下载的，版本要和python对应
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现在环境配置已经完成了 conda info -envs ，可以查看现在已有的虚拟环境
配置好环境的用处是使用python解释器，以pycharm为例，点击-file–settings–projiect interpreter,可以选择你建立好的虚拟环境，在这个环境下运行代码
2、yolo算法的运行
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代码下载
这个可以去GitHub上寻找官方的代码https://github.com/ultralytics/yolov5（这个是yolov5的代码），截止到2022.11，现在的最新版本是6.2，我下载的就是6.2版本的
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下载本地以后，将其导入到本地，一定要将项目解释器选择为刚才搭建的虚拟环境，否则会出现import报错的情况
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在导入的时候可能会发现报pycocotools的错误，这时候需要去Microsoft C++ 生成工具 – Visual Studio下载工具，安装一下
安装完成之后，直接在pycharm终端输入：pip install pycocotools，这时候就不会报错啦
然后再输入 pip install requirements.txt
这时候可以直接运行detect.py ，会在此处显示效果
训练模型
因为我的电脑不太ok，所以选择了kaggle（云端GPU）进行模型训练，（可能Google Calob也可以，但是我打不开网址，所以就选择的kaggle）
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进入kaggle官网，登录账号，没有账号的话点击进行注册，但是有时候注册点击‘next’时，没有反应，这时候可以参考这个博文(6条消息) kaggle无法注册（含解决方案）Moniko_yo的博客-CSDN博客kaggle注册不了
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注册完成后，如果从本地加载data，则会在input路径下进行显示 但是这就导致了一个问题，他在写文件时候报错了，然后不知道怎么解决这个问题
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为了解决这个问题 ，就选择了用git clone将其下载到output路径下，就可以正常运行啦
!git clone 文章出处登录后可见！
