对目标检测关注很久了，比较有代表性的项目就是Yolov5了，前段时间终于安耐不住实验了一把。
多的不说了，先看下测试效果：
这是实时检测停车场的效果，还不错吧：
这是实时检测的北京卫视的效果：
安装方法：
刚开始时我在自己的笔记上电脑上安装的Yolov5，因为笔记本显卡一般，所以装的CPU版本。
一、下载源码：
https://github.com/ultralytics/yolov5
二、下载模型文件：
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
为了配合我低配的电脑，下载yolov5s.pt：
将下载好的模型文件放到yolov5源码目录的weights目录下：
三、配置Python虚拟环境：
我使用Anaconda配置虚拟环境
没玩过Anaconda的小伙伴可以参考我之前的文章：
人生苦短 我用Python，零基础运行你的第一行Python代码
https://blog.csdn.net/chzhe/article/details/127051115 创建虚拟环境：
conda create -n yolov5 python==3.7 在yolov5中尽量用python3.7。进入环境 ：
conda activate yolov5进入到yolov5源码根目录下安装所需库：
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ -r requirements.txt 使用阿里镜像源（这句中文不需要只是注解）四、见证奇迹的时刻：
执行推理，我选择的视频源是某个电视台的直播源：
python detect.py --weights="weights/yolov5s.pt" --source http://live1.wuhubtv.com/channel1/sd/live.m3u8
效果出来啦！
从左边的控制台可以看到检测到的目标信息。
当然，如果想检测自己电脑摄像头的视频流，也很简单，执行如下命令即可：
python detect.py --weights="weights/yolov5s.pt" --source 0五、总结：
至此，Yolov5很快跑通了，但是从推理结果来看每秒也就2帧，
太慢了吧，我的电脑CPU表示很吃力啊
下一篇我们继续说下在手头没有好的显卡的情况下怎么提高推理的速度。