搭建自己的YOLOv5目标检测平台出现的问题

安装教程

错误1:

在这里插入图片描述
在终端pip install -r requirements.txt里的环境时若出现此问题:
ERROR: Could not build wheels for pycocotools which use PEP 517 and cannot be installed directly

解决办法:安装visual

安装时选择这几项:在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

安装完毕后就不会报错了

错误2

在这里插入图片描述

pip list

后发现:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
明明有要求的软件包却说没有,应该是所选解释器没有,安装时安装到错误的位置了
此时应激活解释器所在文件夹

conda activate pytorch
#之后再pip ...

错误3

在这里插入图片描述
版本不匹配

在commen文件中尾部加上一下代码

import warnings


class SPPF(nn.Module):
    # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
    def __init__(self, c1, c2, k=5):
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)

    def forward(self, x):
        x = self.cv1(x)
        with warnings.catch_warnings():
            warnings.simplefilter('ignore')
            y1 = self.m(x)
            y2 = self.m(y1)
            return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))
import warnings


class SPPF(nn.Module):
    # Spatial Pyramid Pooling - Fast (SPPF) layer for YOLOv5 by Glenn Jocher
    def __init__(self, c1, c2, k=5):
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_ * 4, c2, 1, 1)
        self.m = nn.MaxPool2d(kernel_size=k, stride=1, padding=k // 2)

    def forward(self, x):
        x = self.cv1(x)
        with warnings.catch_warnings():
            warnings.simplefilter('ignore')
            y1 = self.m(x)
            y2 = self.m(y1)
            return self.cv2(torch.cat([x, y1, y2, self.m(y2)], 1))

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