# YOLOv5 ���� requirements
# Usage: pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
# Base ------------------------------------------------------------------------
gitpython
ipython # interactive notebook
matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python>=4.1.1
Pillow>=7.1.2
psutil # system resources
PyYAML>=5.3.1
requests>=2.23.0
scipy>=1.4.1
thop>=0.1.1 # FLOPs computation
#torch>=1.7.0 # see https://pytorch.org/get-started/locally (recommended)
#torchvision>=0.8.1
tqdm>=4.64.0
# protobuf<=3.20.1 # https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/8012
# Logging ---------------------------------------------------------------------
tensorboard>=2.4.1
# clearml>=1.2.0
# comet
# Plotting --------------------------------------------------------------------
pandas>=1.1.4
seaborn>=0.11.0
# Export ----------------------------------------------------------------------
# coremltools>=6.0 # CoreML export
# onnx>=1.9.0 # ONNX export
# onnx-simplifier>=0.4.1 # ONNX simplifier
# nvidia-pyindex # TensorRT export
# nvidia-tensorrt # TensorRT export
# scikit-learn<=1.1.2 # CoreML quantization
# tensorflow>=2.4.1 # TF exports (-cpu, -aarch64, -macos)
# tensorflowjs>=3.9.0 # TF.js export
# openvino-dev # OpenVINO export
# Deploy ----------------------------------------------------------------------
# tritonclient[all]~=2.24.0
# Extras ----------------------------------------------------------------------
# mss # screenshots
# albumentations>=1.0.3
# pycocotools>=2.0 # COCO mAP
# roboflow
# ultralytics # HUB https://hub.ultralytics.com
yolov5 运行环境搭建
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更新于2023-02-09
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创建yolov5虚拟运行环境,做了一个word文档,只需按照文档描述,依次往下操作即可。压缩包里包含了所需的安装程序,以及文件。
自己搭建环境的时候,花费了不少时间,所以将安装方法及详细步骤做成了文档,旨在帮助一些需要帮助的人节省一些时间。
声明:本文档仅为自己整理所得,其中肯定存在不足之处,请谅解。
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