yolov5安装流程
一、Anaconda安装
1.Anaconda官网:https://www.anaconda.com/products/distribution
2.点击Download，下载For Linux版本
3.到下载的文件夹，输入：
bash ~/Downloads/Anaconda3-xxxxxxxxx.sh
# 根据下载的文件不同，sh文件名不同
4.之后输入enter yes等完成安装
- 安装程序会提示您单击 Enter 接受默认安装位置，按 CTRL-C 取消安装，或指定备用安装目录。如果您接受默认安装位置，安装程序将显“PREFIX=/home//anaconda<2 or 3>”并继续安装。建议接受默认安装地质
- 安装程序提示“您是否希望安装程序通过运行 conda init 来初始化 Anaconda3？” 我们建议“是”。
- 直至完成安装
- 想要验证安装过程，在你的终端输入
conda
二、yolov5安装
这是yolov5 的github地址: https://github.com/ultralytics/yolov5
接下来的步骤可根据github完成，也可继续本教程
1.创建conda环境
conda create -n yolov5 python=3.7
2.激活conda环境
conda activate yolov5
3.下载yolov5文件夹
可以选择git clone；也可以下载压缩包再解压
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
三、下载kitti数据集
kitti数据集官网:https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
1.上kitti官网，选择object，二维目标检测数据集
2.下载Download left color images of object data set (12 GB)和Download training labels of object data set (5 MB)
点击下载链接后，需要按照要求，根据邮箱注册账号，写明用途。注册账号后登陆，再次下载即可。
四、kitti数据集转换和训练
参考以下两篇博客：
第一篇label为3个，分别是车、骑车的人、人。可以根据需要取舍label标签。
https://blog.csdn.net/qq_45978858/article/details/119718516?spm=1001.2014.3001.5506
第二篇label有6个，步骤和内容与第一篇一致
https://blog.csdn.net/weixin_43152331/article/details/124945085?spm=1001.2014.3001.5506
