杭州知名网站建设公司,网上做平面设计的网站,iis做的网站如何添加播放器,广州seo好找工作吗文章目录 前言一、前期准备二、基础环境准备1. 创建虚拟环境2. 打开Terminal3. 下载YOLOv3运行环境 三、PyCharm关联3.1 运行PyCharm3.2 关联Anaconda虚拟环境 四、运行环境检查1. 检查requirements.txt文件2. 安装依赖 五、运行代码5.1 运行检测代码5.2 运行训练代码 六、常见… 文章目录 前言一、前期准备二、基础环境准备1. 创建虚拟环境2. 打开Terminal3. 下载YOLOv3运行环境 三、PyCharm关联3.1 运行PyCharm3.2 关联Anaconda虚拟环境 四、运行环境检查1. 检查requirements.txt文件2. 安装依赖 五、运行代码5.1 运行检测代码5.2 运行训练代码 六、常见问题6.1 ImportError: cannot import name notf from tensorboard.compat6.2 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized. 总结 前言
在当今快速发展的人工智能领域对象检测技术扮演着重要的角色。YOLOv3作为一种先进的实时对象检测系统因其高效性和准确性而备受瞩目。本教程旨在提供一个入门指南帮助初学者和开发者在Windows 10平台上快速上手YOLOv3。
我们将基于ultralytics/yolov3——一个在GitHub上广受欢迎的YOLOv3实现——来展示如何在Windows 10上搭建完整的训练环境。从创建Python虚拟环境到配置PyCharm从运行检测代码到解决常见问题我们将一步步引导完成整个过程确保即使是没有深度学习背景的入门者也能顺利进行。 一、前期准备
在开始YOLOv3项目之前确保我们的系统环境和工具准备齐全。以下是启动这个项目所需的基础设施和资源。
Windows 10: 确保我们的计算机运行的是Windows 10操作系统。Windows 10提供了稳定的支持和兼容性适合开发和测试深度学习应用。Anaconda: 使用Anaconda来管理我们的Python环境和依赖。Anaconda是一种流行的Python数据科学平台它可以让我们方便地创建和管理多个Python环境。这对于在不同项目中使用不同版本的Python和库非常有用。PyCharm: 选择PyCharm作为集成开发环境IDE。PyCharm是一个广受欢迎的Python IDE提供了许多有用的功能如代码自动完成、项目管理工具和强大的调试选项。它可以大大提高我们的开发效率。源代码下载: 访问ultralytics yolov3的GitHub页面https://github.com/ultralytics/yolov3以下载最新的源代码。GitHub页面提供了详尽的文档、安装指南和使用说明帮助我们更好地了解和使用YOLOv3。版本检查: 确认我们下载的是最新版本的YOLOv3。可以在项目的GitHub页面查看最新版本信息目前我们用到的是v9.6.0 预训练模型: 我们在Releases中可以找到yolov3.pt等预训练模型下载到与源代码相同的目录以备后用。
确保在开始之前检查这些要求可以帮助我们避免在后续的安装和配置过程中遇到不必要的问题。
二、基础环境准备
为了顺利地开始我们的YOLOv3项目需要首先准备好基础的开发环境。以下是详细的步骤说明
1. 创建虚拟环境
虚拟环境名称在Anaconda中创建一个名为ultralytics的虚拟环境。这将有助于隔离我们的项目依赖确保环境的一致性。Python版本选择Python的默认版本3.8.18。这个版本是目前流行的稳定版本ultralytics需求的库和框架都与之兼容。
2. 打开Terminal
访问Terminal在Anaconda准备好Python环境后点击界面上的绿色箭头图标来打开Terminal终端。这将是我们执行后续安装命令的地方。
3. 下载YOLOv3运行环境 安装命令在Terminal中输入命令pip install ultralytics来安装YOLOv3的运行环境。这个命令将会安装所有必要的依赖和库。 使用国内镜像为了加速下载和安装过程我们可以使用国内的镜像源。例如清华大学开源软件镜像站可以提供更快的下载速度。下面是添加镜像的步骤 镜像地址清华大学开源软件镜像站https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 添加的镜像源也可以包括 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 等待安装命令执行后耐心等待所有的依赖和库安装完成。
通过完成这些步骤我们将建立起一个适合YOLOv3项目的稳定和高效的开发环境。这不仅有助于我们更顺利地进行项目的开发和测试还可以避免因环境问题带来的潜在麻烦。
三、PyCharm关联
在准备好Python和YOLOv3的环境之后下一步是将这些配置与PyCharm IDE关联起来。这样可以确保在开发过程中的便利性和高效性。
3.1 运行PyCharm 打开PyCharm首先找到我们已经下载的YOLOv3代码。在代码文件夹上右击选择用PyCharm打开。这样可以确保PyCharm正确地识别项目的结构和设置。
3.2 关联Anaconda虚拟环境 访问设置在PyCharm打开项目后点击菜单栏的Settings来进入IDE的设置。 添加虚拟环境在设置界面中选择项目的Python解释器部分并点击Add来添加一个新的解释器。 选择已存在的环境在添加解释器的窗口中选择“Conda Environment”然后选择“Existing environment”来指定之前在Anaconda中创建的ultralytics虚拟环境。 手动寻找环境如果PyCharm没有自动检测到我们的Anaconda环境可以点击...按钮来手动浏览并选择对应的Python解释器位置。
通过这些步骤我们的PyCharm IDE现在将使用Anaconda中的ultralytics虚拟环境这意味着所有在这个环境中安装的依赖和库都可以在PyCharm中无缝使用。这样的配置有助于保持开发环境整洁且一致。
四、运行环境检查
在开始编程之前重要的一步是确保所有必需的包和依赖项已经安装并且是最新的。这将确保代码能够在预期的环境中无缝运行。
1. 检查requirements.txt文件 打开文件首先打开项目中的requirements.txt文件。这个文件列出了项目运行所需的所有Python包。 检查依赖查看requirements.txt文件注意是否有任何未满足的包需求。例如我们可能会看到类似“Package requirement ‘gitpython3.1.30’ is not satisfied”的黄色警告提示。
2. 安装依赖 打开Terminal在PyCharm中打开底部的Terminal标签页点击﹀符号选择Command Prompt。在这里我们可以直接运行命令来安装和管理Python包。 执行安装命令在Terminal中输入命令pip install -r requirements.txt。这个命令会自动根据requirements.txt文件中列出的包版本来安装或更新它们。 等待安装完成安装过程可能需要几分钟时间取决于网络速度和计算机性能。监视进度并确保没有错误发生。 安装完成当所有的包都安装完毕后我们会看到安装完成的消息。这意味着Python环境现在已经准备好运行YOLOv3项目了。 通过完成这些步骤我们可以确保项目的Python环境配置正确这对于接下来的开发和测试工作至关重要。
五、运行代码
在完成环境的准备和配置之后接下来的步骤是运行YOLOv3的代码来进行对象检测和模型训练。 我们再次检查yolov3.pt是否已经存到了源代码的根目录。
5.1 运行检测代码
启动检测脚本在PyCharm中在项目中找到detect.py文件。修改权重文件将权重文件修改为yolov3.pt。执行脚本运行这个脚本它将使用YOLOv3模型对默认的图像进行对象检测。查看结果脚本运行完毕后查看输出。我们应该能看到对象检测的结果。 5.2 运行训练代码
定位训练脚本在项目中找到train.py文件。这个文件包含了用于训练YOLOv3模型的代码。修改权重文件我们这里以yolov3-tiny.pt为例下载链接为https://github.com/ultralytics/yolov3/releases/download/v9.6.0/yolov3-tiny.pt。启动训练过程运行train.py脚本以开始训练过程。训练过程可能需要一些时间这取决于我们的数据集大小和计算机的性能。监视训练进度在训练过程中监视输出的日志信息以了解训练的进度和效果。 完成这些步骤后我们的运行环境就基本完成了。现在可以使用YOLOv3进行有效的对象检测和模型训练。这些步骤提供了实践经验让我们更加了解如何在实际项目中使用深度学习模型。
六、常见问题
在使用YOLOv3进行项目开发时我们可能会遇到一些常见的问题。以下是这些问题的简要概述以及如何解决它们的指南。
6.1 ImportError: cannot import name ‘notf’ from ‘tensorboard.compat’
问题描述当尝试运行YOLOv3代码时可能会遇到一个错误提示无法从tensorboard.compat导入notf。可能原因这个问题通常发生在TensorFlow已经安装在环境中但与YOLOv3的某些依赖不兼容时。解决方案 卸载TensorBoard使用命令pip uninstall tensorboard来卸载TensorBoard。这通常可以解决兼容性问题。寻找兼容性方案如果我们需要使用TensorBoard那么需要寻找与YOLOv3兼容的TensorBoard版本。
6.2 OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized.
问题描述在安装或运行YOLOv3时可能会出现一个关于libiomp5md.dll的错误。可能原因这个错误可能发生在没有按照正确的顺序安装YOLOv3所需的依赖时。解决方案 按顺序安装依赖为了避免这种问题建议先执行命令pip install ultralytics来安装YOLOv3的基本运行环境然后再使用pip install -r requirements.txt来安装其他依赖。这样可以确保依赖项的正确安装顺序减少兼容性问题。
通过理解这些常见问题及其解决方案我们可以更顺利地进行YOLOv3项目的开发和运行。这些解决方案能够帮助我们克服可能遇到的技术障碍确保项目的顺利进行。 总结
通过本教程的指引我们现在应该能够在Windows 10操作系统上顺利地搭建和运行YOLOv3的训练环境。从创建适当的Python虚拟环境、配置PyCharm到运行检测和训练脚本以及处理一些常见的问题我们已经涵盖了整个设置和使用过程的各个方面。希望这些指导能够助我们顺利地开始YOLOv3项目并在对象检测领域取得显著成果。 记住实践是学习的关键因此不断尝试、调整和优化是迈向成功的重要步骤。
