代码来源于Github：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
环境配置：Windows 10+CUDA 9.2+PyTorch 1.1.0+python 3.6.2
网上关于环境配置有很多教程，这里不再赘述。环境配置成功，接下来就是按照代码包中READEME.md进行安装。README.md安装部分内容如下：
一、Clone and install requirements（下载代码和一些需要的包）
1.git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3（下载代码）
首先利用命令行进入到你想要下载代码的文件位置，接着利用指令下载代码。以本人为例，按照如下操作即可（前提是电脑已经安装了git）。
2.cd PyTorch-YOLOv3/（cd到该目录）
sudo pip3 install -r requirements.txt（安装requirement文件里指定的各种包）这一步应该在Ubuntu系统一个指令就搞定了，但是现在只能自己一个一个下载了。
打开requirement.txt，有如下9个包：
我用的anaconda，就是进入到PyTorch环境中，利用如下指令挨个安装
conda install numpy
二、Download pretrained weights（下载预训练模型）
1.$ cd weights/
首先cd到weights文件夹下，
2.$ bash download_weights.sh
windows不能执行.sh文件，因此要借助git bash来进行。可以这么做（这里要注意git bash要cd只能一步一步来），以我举例。
你是不是以为接下来只要输入bash download_weights.sh就大功告成啦！！!
您又错了，貌似是git只能下载github的东西，我也不是很清楚。我就按照download_weights.sh文件的网址挨个迅雷下载了，并且放到该文件夹下。
这里科普一下，关于git bash的复制、粘贴不再是Ctrl+C和Ctrl+V了，建议您使用右键去复制粘贴，加快速度。
三、Download COCO（下载COCO数据集，这一步搞了好久）
1.$ cd data/
2.$ bash get_coco_dataset.sh（这一步也不能git bash来实现，中间有几步下载的东西不在Github）
打开get_coco_dataset.sh文件
第一步、Clone COCO API
cd到data文件夹下，输入指令git clone https://github.com/pdollar/coco
完成后，data文件夹会多出一个coco文件夹；再cd到coco文件夹下；mkdir images以为创建一个名为images的文件夹；cd images即在cd到images文件夹下。
第二步、Download Images
从指定网址下载数据集并且解压到images文件夹下（解压的时间可能会久一点）；
cd…即返回上一目录，到coco文件夹下；
第三步、Download COCO Metadata
从四个网址下载4个文件至coco文件夹下，其中两个压缩包，两个part文件，将压缩包进行解压；
第四步、Set Up Image Lists（个人觉得就是建立数据集的存放路径，paste是个合并指令）
5k.part中内容如下
还是使用git bash cd至coco文件夹下，依次输入
paste <(awk "{print \"$PWD\"}" <5k.part) 5k.part | tr -d '\t' > 5k.txt
paste <(awk "{print \"$PWD\"}" <trainvalno5k.part) trainvalno5k.part | tr -d '\t' > trainvalno5k.txt
之后就会生成5k.txt和trainvalno5k.txt两个文件夹，如下图：
但是现在test.py还是使用不了，原因就在于windows和linux路径的不同。因此这里需要将上图.txt文件中的/d替换为D：即可大功告成啦！！！
至此，## Installation部分就挖成啦，接下来就可以运行test.py啦！！！
如有问题，可与我联系。
来源：CSDN
作者：LogP
链接：https://blog.csdn.net/weixin_44669387/article/details/104201758