Python/Yolo

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

由文件中可知所需環境:

• Python 3.8以上
• Pytorch 1.8以上

下載V5檔案 連接

1. 按下Code
2. 按下Download ZIP
3. 解壓縮剛剛下載的檔案

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
• 選擇所需要的即可，之後安裝V5是採用3.8，V8採用3.10

安裝好WinPython後，打開小黑框

於指令中輸入 pip list

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

上Pytorch的官網，找尋歷史安裝包link:

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

於指令中輸入 pip list 確認

遇到問題

若出現:

輸入 pip install opencv-python

若出現:

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

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

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

由文件中可知所需環境:

• Python 3.8以上
• Pytorch 1.8以上

環境安裝

上Pytorch的官網，找尋歷史安裝包link:

安裝方式與V5差不多，最終確認

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

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

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

帳號 : VIP125
密碼 : Aa125125