一、下载源码和权重文件
我们需要首先从GitHub获取到yolov5的源码，直达链接如下：
https://github.com/ultralytics/yolov5
打开后按照如下步骤下载源码压缩包即可
权重文件下载地址：https://download.csdn.net/download/liujiahao123987/87400892
二、在手机端下载IP摄像头
注：我用的iOS，安卓版本没有"Lite"
需要的就是这个局域网，每个人的都不一样
三、安装Anaconda，CUDA，CUDNN（安装过的可以跳过）
需自行配置环境，本人利用anaconda创建的虚拟环境，步骤如下：
首先下载anaconda 官网：https://www.anaconda.com/
在开始中找到Anaconda Prompt
现在是显示的anaconda自带的环境
接下来创建虚拟环境
conda create -n 环境名 python=版本号
激活虚拟环境
conda activate 环境名
这时就进入到了所创建的虚拟环境中了
另外如果需要GPU显卡驱动还需要在虚拟环境中下载对应的CUDA和CUDNN
查看自己电脑对应的cuda版本（如果有显卡的话）
nvidia-smi
可见我的CUDA Version 为 11.7
在官网下载cuda：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
具体cuda安装步骤可参考一位大神的文章：https://blog.csdn.net/Vertira/article/details/125045218
接下来安装对应的cudnn，官网为：https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download （需要登录账号，这个没法跳过）
四、安装pytorch并检验上述安装是否成功
pytorch官网：https://pytorch.org
在刚才的虚拟环境下输入框中代码下载对应gpu版本的pytorch
若弹出提示，输入 y，即可完成安装，显示“done”
下载前可以进行换源(自行查询教程)，虽然可以提升速度但我不喜欢，因为会遇到各种各样的问题
接下来检验安装是否成功
按照图片中的三步，如果最后出现”True“即表明安装成功！！！
五、在pycharm中打开下载的yolov5源码
为这个项目选择先前配置好的编译器，在创建的虚拟环境文件夹的tools里
在终端运行下列代码
pip install -r requirements.txt
python detect.py --source http://admin:[email protected]:8081 --classes 0
注：--classes 0 的作用是只识别人，如果不加则可以识别80个类别
四、效果展示
注：我是前后摄像头双开，后置的哪个遮挡了
#另外可以通过调参实现其他功能
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