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YOLO 使用教程

一、概述

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它以其快速且准确的特点在

计算机视觉领域广受欢迎。以下是一个基本的 YOLO 使用教程，旨在帮助您了解如何开始使

用 YOLO 进行目标检测。

二、环境准备

首先，您需要准备一个合适的开发环境。YOLO 通常使用 Python 编程语言，并依赖于一

些深度学习库，如 PyTorch 或 Darknet。

2.1 安装 Python

确保您的计算机上安装了

Python

。

YOLOv5

和

YOLOv7

等较新版本通常推荐

Python 3.8

或更高版本。

2.2 安装深度学习库

如果您选择使用 PyTorch 版本的 YOLO，您需要安装 PyTorch 及其依赖项。可以通过 PyTorch

的官方网站找到安装指南。

如果您选择使用 Darknet 版本的 YOLO（如 YOLOv3 或更早版本），您可能需要从 Darknet

的 GitHub 仓库下载源码并编译。

2.3 安装 YOLO

对于 PyTorch 版本的 YOLO（如 YOLOv5），您可以从其 GitHub 仓库克隆源码，并按照

README 文件中的说明进行安装。

对于 Darknet 版本的 YOLO，您需要从 GitHub 下载源码，并在本地编译 Darknet 库。

三、YOLO 具体特性

3.1 数据准备

收集数据集：收集包含您要检测目标的图像数据集。数据集应包含多个类别的图像，并

且每个图像都应包含相应的标注信息（通常是边界框和类别标签）。

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