# YOLO
###  若電腦沒有顯卡，則可以先用colab的方式進行一個簡單demo
### 建議都試看看如何使用Yolo，可以套用到很多場景
#### 若對AI有興趣的，可以去了解CNN、RNN、GAN、DON、DRL、LLM

##
# Yolo V5
### 可先透過YOLO的github進行查詢，確認所需的環境需求
### V5 [連接](https://github.com/ultralytics/yolov5)
由文件中可知所需環境:
* Python 3.8以上
* Pytorch 1.8以上

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%871.png)

### 下載V5檔案 [連接](https://github.com/ultralytics/yolov5)
1. 按下Code
2. 按下Download ZIP
3. 解壓縮剛剛下載的檔案

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%872.png)

### 環境安裝
* 為了同一使用規範，這邊一律採用WinPython的方式進行
* 可透過提供的環境繼續使用，若要自行架設，繼續往下觀看
* Winpython[連接](http://140.125.21.65:500/sharing/hS347f5na)
* 選擇所需要的即可，之後安裝V5是採用3.8，V8採用3.10

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%873.png)

安裝好WinPython後，打開小黑框
![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%874.png)

### 於指令中輸入 pip list

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%875.png)

### 尋找torch
    若torch版本號後沒有cu的之類的 直接卸載 
`pip uninstall torch`
    接著按Y 確認刪除
    
`pip uninstall torchaudio`
	接著按Y 確認刪除

`pip uninstall torchvision`
	接著按Y 確認刪除
    
![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%876.png)

### 上Pytorch的官網，找尋歷史安裝包[link](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/):

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%877.png)

於指令中輸入
`pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html`

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%878.png)

於指令中輸入 pip list 確認

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%879.png)

### 遇到問題
若出現:

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8710.png)

輸入 `pip install opencv-python`

若出現:

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8711.png)

輸入 `pip install ultralytics`

### 測試環境
1. 根據我給的teching_test的資料夾
2. 使用指令到達此資料夾 cd D:\…….\teaching_test

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8712.png)

3. 輸入 
`python test_yolo.py `
4. 若能成功運行，並顯示以下畫面，則此環境就能使用了

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8713.png)


##
# Yolo V8
### 可先透過YOLO的github進行查詢，確認所需的環境需求
### V8 [連接](https://github.com/ultralytics/ultralytics)
由文件中可知所需環境:
* Python 3.8以上
* Pytorch 1.8以上

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8714.png)

### 環境安裝
### 上Pytorch的官網，找尋歷史安裝包[link](https://pytorch.org/get-started/previous-versions/):

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8715.png)

### 
安裝方式與V5差不多，最終確認 

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8716.png)


### 測試環境
1. 根據我給的teching_test的資料夾
2. 使用指令到達此資料夾 cd D:\…….\teaching_test

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8717.png)

3. 輸入 
`python test_yolo.py `

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8718.png)

4. 若能成功運行，並顯示以下畫面，則此環境就能使用了

![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8719.png)

## 若安裝許久都無法順利運行，或許是環境有未下載到的，可以直接安裝我提供的環境進行測試。目前實測2-3台，都沒有太多問題。
網址 -[140.125.21.65:500]( http://140.125.21.65:500/)

    帳號 : VIP125
    密碼 : Aa125125
    
![](http://140.125.21.65:8418/Education/Python/raw/branch/master/Yolo/img/%E5%9C%96%E7%89%8720.png)