YOLO模型安装指南：多版本实战教程，覆盖环境准备、代码下载与依赖安装

内容概要：本教程详细介绍了YOLO系列模型（YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7-OBB）的安装流程，涵盖环境搭建、模型下载、依赖安装及配置。针对不同版本的具体步骤进行了详细的描述，包括如何安装Anaconda，创建和激活虚拟环境，安装CUDA和cuDNN，下载YOLO代码，安装必要的Python库，配置数据集，下载预训练权重以及测试模型是否安装成功。 适合人群：适用于具有一定Python编程基础，希望了解和使用YOLO系列目标检测模型的研究人员和开发者。 使用场景及目标：通过跟随本教程，读者可以掌握如何在自己的环境中部署YOLO模型，无论是进行研究实验还是实际应用开发。教程不仅涵盖了基本的环境准备，还包括了如何处理常见问题，确保模型能够顺利运行。 其他说明：由于YOLO系列模型的不同版本在细节上存在差异，本教程对每个版本进行了针对性的介绍，帮助读者根据具体需求选择合适的版本并完成安装。此外，提供了丰富的资源链接和命令示例，方便读者操作。