引言

在计算机视觉领域，目标检测是至关重要的任务之一，它涉及识别图像或视频中的对象，并将其分类和定位。近年来，**YOLO（You Only Look Once）**算法因其速度与精度的平衡而变得非常流行。在这篇博文中，我们将详细介绍如何快速在Windows系统上部署YOLO模型。

1.在Anconda上创建虚拟环境

确保Anconda已经安装，如果没安装的可以安装一下Anconda这里不做赘述。
在创建虚拟环境前先换源;

#设置清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
#设置bioconda
conda config --add channels bioconda
conda config --add channels conda-forge
#设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

在Anconda中输入：

conda create -n env_name python=3.8

env_name 为环境的名字可以任取
然后输入：

conda activate env_name

激活环境进入到虚拟环境中转到YOLOv5源码所在文件夹
（没有源码的可以私信我）

输入:

pip install -r requirements.txt`

等待安装就行安装完之后就可以运行yolov5了
点击detect.py,运行即可
可能会报错缺少yolov5s.pt这个权重文件，没有的可以私信我
最终运行结果会保存在runs/detect/exp 中

出现这个说明已经部署成功。