筆者使用Window11,Nvidia RTX 3080Ti顯卡。
Step1)安裝YOLOV5(https://github.com/ultralytics/yolov5)
#cd c:\
#git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
Step2)安裝Python虛擬環境
#conda create -n yolov5 python=3.8
#conda activate yolov5
Step3)安裝cuda11.7.1與cudnn8.7.0。
請參考Windows11安裝yolov4,並進行影像、影片與攝影機辨識
筆者使用RTX 3080Ti,系統path新增「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\bin」與「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\libnvpp」,系統CUDA_PATH修改為「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7」,如下圖。
此時執行nvcc -V會顯示11.7,表示cuda為11.7版本。
執行nvidia-smi會顯示驅動程式版本為11.7,目前cuda使用11.7。
Step4)安裝pytorch,到網站https://pytorch.org/get-started/previous-versions/,查詢想要安裝的pytorch版本,筆者安裝pytorch的cuda11.6版本,最接近cuda11.7。
#pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
Step5)安裝yolov5所需套件
#cd c:\yolov5
#pip install -r requirement.txt
Step6)開啟攝影鏡頭進行辨識,左邊為攝影機的輸出結果,右邊為即時的辨識結果
#python detect.py --source 0
Step7)輸入圖片進行辨識,在C:\yolov5\images\放入一張圖片,例如:1.jpg,結果顯示有12個人...。
#python detect.py --source data\images\bus.jpg
Step8)使用Youtube影片進行辨識,會自動安裝pafy與youtube_dl。
#python detect.py --source https://www.youtube.com/watch?v=xxxxxxxxx