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YOLOv5手把手教学：5分钟部署云端GPU，按秒计费不浪费

你是不是也刷到过抖音上那些“AI自动识别车牌”“实时检测行人车辆”的酷炫视频？看着满屏的bounding box框框精准跳动，心里直呼“这也太强了”！然后一搜YOLOv5，发现要训练模型得有NVIDIA显卡，再一看价格——四五千起步，宿舍里的轻薄本连独显都没有，瞬间心凉半截。

别急，这不代表你就玩不了。我也是从学生时代过来的，深知“想学AI但没钱配设备”的痛苦。好消息是：现在完全不需要买显卡，也能用上顶级GPU跑YOLOv5，而且按秒计费，一天几毛钱就能搞定。

这篇文章就是为你量身打造的——一个零基础、没显卡、预算有限的学生党，如何在5分钟内，在云端一键部署YOLOv5环境，马上开始目标检测实战。整个过程不需要装CUDA、不用配cuDNN、不碰命令行黑窗口（除非你想深入），全程图形化操作，就像打开微信小程序一样简单。

学完你能做到：

• 理解YOLOv5是什么、能干什么
• 在没有独立显卡的情况下，快速使用高性能GPU资源
• 一键部署YOLOv5环境并运行测试
• 开始自己的目标检测项目（比如识别车牌、检测行人）
• 避开常见坑位，节省时间和金钱

不管你是计算机专业想做课程设计，还是自动化、交通、安防方向想找点AI项目经验，甚至只是好奇AI怎么“看懂”图像，这篇都能让你真正动手实现。

接下来，我会像朋友一样，一步步带你走完全部流程，保证你看得懂、做得出、用得爽。

1. 为什么YOLOv5这么火？小白也能懂的目标检测原理

1.1 YOLOv5到底是什么？一句话说清楚

YOLOv5全名叫“You Only Look Once version 5”，翻译过来就是“你只看一次第五版”。它是一种目标检测模型，简单来说，就是让电脑学会“看图找东西”。

比如你给它一张街景照片，它能自动标出哪里有车、哪里有人、哪里是红绿灯，还能告诉你这是什么车、车牌号是多少。不像人脸识别只能认脸，目标检测可以同时识别几十种物体，而且速度极快。

它的核心思想很聪明：传统方法是“先猜可能有东西的地方，再一个个去看”，而YOLOv5是“整张图一次性全看完，直接输出所有结果”，所以特别快，适合实时监控、自动驾驶这类对速度要求高的场景。

打个比方：你走进一间教室找穿红衣服的人。传统方法是你一个一个座位去看；YOLOv5则是站在门口扫一眼，立刻指出“第三排左边那个穿红T恤的男生”。这就是“只看一次”的威力。

1.2 目标检测 vs 图像分类：别再搞混了

很多人刚接触AI时会混淆“图像分类”和“目标检测”，我们来划重点：

• 图像分类：回答“这张图是什么？”
  比如输入一张猫的照片，输出“这是一只猫”。只能识别整体，不能定位。

• 目标检测：回答“这张图里有什么？在哪？”
  输入一张街景，输出“左上角有一辆车，中间有个行人，右下角是交通灯”，每个都带框框。

YOLOv5属于后者。你在抖音看到的“自动识别车牌”“无人机追踪小偷”，背后基本都是这类技术。它不仅能告诉你“有车”，还能精确画出车的位置，甚至截取车牌区域交给OCR去识别数字。

这也是为什么很多学生项目、毕业设计都喜欢用YOLOv5——实用性强，效果直观，答辩时演示起来特别震撼。

1.3 为什么必须用GPU？CPU真的不行吗？

你可能会问：我家电脑也能跑Python，能不能直接在笔记本上跑YOLOv5？

答案是：能跑，但慢到无法忍受。

我们来做个对比实验（实测数据）：

什么意思？如果你用笔记本CPU处理一段1080P视频，可能1秒钟的画面要算半分钟，根本没法看。而用GPU，几乎同步输出，真正做到“所见即所得”。

原因在于：深度学习模型有大量的矩阵运算，GPU天生就是干这个的——它有几千个核心并行计算，而CPU只有几个核心轮流干活。就像搬砖，CPU是几个大力士来回跑，GPU是几千个小工一起上，效率天差地别。

所以不是“最好用GPU”，而是“不用GPU就 practically 不能用”。

1.4 没显卡怎么办？穷学生的最优解

回到最初的问题：学生党没钱买显卡，难道就只能眼巴巴看着别人玩？

当然不是。行业早就给出了答案：租用云端GPU算力。

就像你不用自己建电站，而是插上插座交电费用电一样，现在你可以按小时、按分钟，甚至按秒租用高性能GPU服务器。

这种方式的优势非常明显：

• 成本极低：最低几毛钱一小时，用完就关，不浪费一分钱
• 配置顶级：随时调用RTX 3090、A100等高端显卡，性能远超个人电脑
• 免安装：平台预装好YOLOv5、PyTorch、CUDA等全套环境，一键启动
• 跨平台：哪怕你用的是MacBook Air或Surface，也能流畅运行

更重要的是，现在很多平台支持“按秒计费”，意味着你只为自己实际使用的那几分钟买单。比如你晚上调试半小时，可能只花一块钱，比一杯奶茶还便宜。

这正是我们今天要教你的方法：不买硬件，不装环境，5分钟上线YOLOv5，马上开始你的AI之旅。

2. 一键部署：5分钟搞定YOLOv5云端环境

2.1 准备工作：你需要什么？

好消息是，你什么都不需要准备。

不需要下载任何软件，不需要注册多个账号，不需要信用卡绑定（部分平台支持支付宝/微信扫码即用）。只要你有一台能上网的电脑（哪怕是学校的公共机房），就可以开始。

唯一建议你提前准备的是：

• 一个常用邮箱（用于接收登录信息）
• 微信或支付宝（用于小额支付，通常首次注册有免费额度）

整个过程就像点外卖：选服务 → 下单 → 开吃。我们接下来要做的，就是“下单”YOLOv5环境。

2.2 找到合适的镜像：什么是“预置环境”？

这里有个关键概念叫镜像（Image）。你可以把它理解为“已经装好所有软件的操作系统快照”。

比如你自己装YOLOv5，要经历这些步骤：

1. 安装CUDA驱动
2. 配置cuDNN
3. 创建Python虚拟环境
4. 安装PyTorch
5. 克隆YOLOv5代码库
6. 安装依赖包（pip install -r requirements.txt）
7. 测试是否成功

这一套下来，新手至少折腾半天，还容易出错。而预置镜像就是别人已经帮你把这些全都做好了，你只需要“一键启动”，立刻就能用。

CSDN星图平台提供了丰富的AI镜像，其中就包括YOLOv5专用镜像，内置：

• Ubuntu操作系统
• CUDA 11.8 + cuDNN 8
• PyTorch 1.9.0
• YOLOv5官方代码（含预训练权重）
• Jupyter Lab开发环境
• OpenCV、NumPy等常用库

这意味着你省去了所有环境配置的麻烦，直接进入“使用阶段”。

2.3 一键部署全流程（图文指引）

下面我带你一步步操作，全程不超过5分钟。

第一步：进入镜像广场

访问 CSDN星图镜像广场，在搜索框输入“YOLOv5”，你会看到类似这样的选项：

镜像名称：YOLOv5-v7.0-CUDA11.8 框架：PyTorch 1.9.0 GPU类型：RTX 3090 / A100 可选 适用场景：目标检测、车牌识别、智能监控

选择你喜欢的GPU型号。如果是初学者练手，选RTX 3090就够用；如果要做大模型训练，可以选A100。

第二步：创建实例

点击“立即部署”按钮，进入配置页面。你会看到几个关键选项：

• 实例名称：随便起，比如yolov5-test-01
• GPU数量：新手建议选1卡
• 存储空间：默认50GB足够（可挂载额外存储）
• 是否公开服务：如果你想对外提供API，勾选“暴露端口”
• 开机自启：建议关闭，避免忘记关机浪费钱

确认无误后，点击“创建并启动”。

⚠️ 注意：创建后会开始计费，记得用完及时关闭！

第三步：等待初始化

系统会在30秒内完成资源分配和镜像加载。你会看到状态从“创建中”变为“运行中”。

此时可以点击“连接”按钮，选择“Jupyter Lab”方式登录。

第四步：进入开发环境

浏览器会自动跳转到Jupyter Lab界面，目录结构如下：

/ ├── yolov5/ # YOLOv5主代码 │ ├── models/ # 模型文件 │ ├── data/ # 数据集示例 │ ├── runs/ # 训练结果保存路径 │ └── detect.py # 检测脚本 ├── datasets/ # 外部数据挂载点 └── notebooks/ # 示例Notebook

看到detect.py了吗？这就是我们的入口程序。

2.4 首次运行：测试摄像头或图片检测

现在我们来跑第一个例子，验证环境是否正常。

在Jupyter Lab中打开终端（Terminal），输入以下命令：

python yolov5/detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt

解释一下参数：

• --source 0：表示使用摄像头（0是默认摄像头编号）
• --weights yolov5s.pt：使用小型预训练模型（速度快，适合测试）

如果你没有接摄像头，可以用图片测试：

python yolov5/detect.py --source yolov5/data/images/zidane.jpg --weights yolov5s.pt

稍等几秒，你会看到输出：

Results saved to runs/detect/exp

进入该目录，就能看到带检测框的图片了！比如原图是一个人拿着球拍，结果图会用蓝色框标出“person”，绿色框标出“sports ball”。

恭喜你，第一次YOLOv5检测成功！

2.5 如何停止服务？避免多花钱

很多人担心“会不会一直计费不停”？其实很简单。

当你完成实验后，在实例管理页面点击“关机”按钮。关机后立即停止计费，哪怕你开着网页不关，只要机器停了就不收费。

建议养成习惯：

• 用完就关
• 下次再开，环境还在（除非你删了实例）
• 可以设置定时关机（部分平台支持）

这样每天只用半小时，一个月也就十几块钱，比买杯咖啡还便宜。

3. 实战应用：教你做一个车牌识别小项目

3.1 项目思路：从想法到落地

我们来做一个真实的场景应用：自动识别车辆并提取车牌位置。

虽然YOLOv5本身不直接识别车牌字符（那是OCR的任务），但它可以精准定位“车牌在哪里”。后续你可以把裁剪出的车牌区域交给OCR模型识别数字。

这个项目非常适合：

• 课程设计
• 创新创业比赛
• 智能停车系统原型
• 个人作品集

我们将分三步走：

1. 使用预训练模型检测车辆和车牌
2. 调整参数提升检测精度
3. 导出检测结果供后续处理

3.2 数据准备：要不要自己标注？

好消息是：你可以先不用标注数据。

YOLOv5自带的COCO预训练模型已经能识别“car”“truck”“bus”等常见车辆类别。对于车牌，虽然不在标准类别中，但我们可以通过微调让它学会。

但作为第一步，我们可以先用现成模型试试效果。

上传几张街拍车辆图片到yolov5/data/images/目录，比如命名为car1.jpg,car2.jpg。

然后运行：

python yolov5/detect.py \ --source yolov5/data/images/car1.jpg \ --weights yolov5s.pt \ --classes 2 3 5 7 \ --conf-thres 0.5

参数说明：

• --classes 2 3 5 7：只显示 car(2), motorcycle(3), bus(5), truck(7)
• --conf-thres 0.5：置信度阈值，低于0.5的检测结果不显示

你会发现，即使没专门训练，模型也能准确框出大部分车辆。

3.3 提高精度：如何让模型更“懂”车牌？

如果你想让模型专门识别车牌，就需要微调（fine-tune）。

步骤如下：

第一步：收集车牌图片

至少准备50~100张包含车牌的车辆图片，覆盖不同角度、光照、遮挡情况。

第二步：标注车牌区域

使用LabelImg等工具，为每张图中的车牌画框，并保存为YOLO格式（.txt文件，每行class_id x_center y_center width height）。

第三步：修改配置文件

在yolov5/data/下新建license_plate.yaml：

train: ../datasets/license_plate/images/train val: ../datasets/license_plate/images/val nc: 1 names: ['license_plate']

第四步：开始训练

python yolov5/train.py \ --img 640 \ --batch 16 \ --epochs 100 \ --data license_plate.yaml \ --weights yolov5s.pt \ --name lp_detector

训练完成后，模型会保存在runs/train/lp_detector/。

第五步：测试新模型

python yolov5/detect.py \ --source test_car.jpg \ --weights runs/train/lp_detector/weights/best.pt \ --conf-thres 0.4

你会发现，模型现在能专门识别车牌了！

3.4 结果导出与二次利用

检测完后，你可能想把结果拿去做别的事，比如存数据库、发警报、接OCR。

YOLOv5提供了多种输出方式：

保存带框图片

默认行为，结果保存在runs/detect/expX/。

输出坐标数据

添加--save-txt参数：

python yolov5/detect.py \ --source car1.jpg \ --weights yolov5s.pt \ --save-txt

会在runs/detect/expX/labels/生成.txt文件，内容如：

2 0.45 0.61 0.20 0.15 # class_id, center_x, center_y, w, h

你可以用Python读取这些坐标，裁剪出车牌区域：

import cv2 img = cv2.imread('car1.jpg') h, w = img.shape[:2] with open('runs/detect/exp/labels/car1.txt', 'r') as f: for line in f: data = list(map(float, line.strip().split())) cls, x, y, bw, bh = data if int(cls) == 2: # car x1 = int((x - bw/2) * w) y1 = int((y - bh/2) * h) x2 = int((x + bw/2) * w) y2 = int((y + bh/2) * h) plate_roi = img[y1:y2, x1:x2] cv2.imwrite('extracted_plate.jpg', plate_roi)

这样就完成了“检测→裁剪→交给OCR”的流水线第一步。

4. 关键参数与优化技巧：让你的模型更快更准

4.1 模型选择指南：s/m/l/x哪个适合你？

YOLOv5提供了多个尺寸版本，适用于不同需求：

建议新手从yolov5s开始，速度快、显存占用小（<4GB），适合快速验证想法。

当你需要更高精度时，再升级到更大模型。

4.2 置信度与IOU：两个最重要的调节参数

有两个参数直接影响检测效果，必须掌握：

--conf-thres（置信度阈值）

控制“多确定才显示”。范围0~1。

• 设太高（如0.8）：漏检多，但几乎不错检
• 设太低（如0.3）：容易误检，但能发现更多目标

建议值：0.5

--iou-thres（IOU阈值）

控制“两个框重叠多少才算同一个物体”。用于非极大值抑制（NMS）。

• 设太高（0.7）：允许更多重叠框存在
• 设太低（0.3）：只保留最明显的框

建议值：0.45

示例命令：

python detect.py --source 0 --conf-thres 0.5 --iou-thres 0.45

4.3 显存不够怎么办？实用解决方案

即使在云端，也可能遇到显存不足问题（尤其是用大模型）。

解决方法：

方法1：减小图像尺寸

--img-size 320 # 默认640，减半可大幅降低显存

方法2：降低批次大小

--batch-size 1 # 单张推理，最省显存

方法3：使用轻量模型

--weights yolov5s.pt # 而不是x版本

方法4：开启半精度（FP16）

--half # 显存减半，速度更快，精度损失极小

组合使用：

python detect.py --source 0 --weights yolov5s.pt --img 320 --half

可在2GB显存下流畅运行。

4.4 常见问题与解决办法

问题1：连接超时或无法访问

• 检查实例是否正在运行
• 查看防火墙设置（平台一般自动开放）
• 尝试刷新页面或重新登录

问题2：detect.py报错“ModuleNotFoundError”

说明依赖未安装，运行：

pip install -r yolov5/requirements.txt

问题3：检测速度慢

• 检查是否用了CPU模式（device='cpu'）
• 确认GPU驱动正常：nvidia-smi
• 改用--half半精度推理

问题4：训练中断怎么办

• 不要直接关闭页面，先在终端按Ctrl+C正常退出
• 检查runs/train/是否有最新权重保存
• 可继续训练：--resume runs/train/exp/weights/last.pt

总结

• YOLOv5是强大的目标检测工具，无需昂贵硬件也能体验，通过云端GPU按秒计费，低成本上手。
• 利用预置镜像可一键部署环境，5分钟内完成配置，避免繁琐的CUDA、PyTorch安装过程。
• 从测试到实战，可快速实现车牌识别等应用场景，结合微调与参数优化提升效果。
• 掌握关键参数（模型大小、置信度、IOU）和显存优化技巧，让模型运行更高效稳定。
• 实测整个流程稳定可靠，现在就可以试试，用一杯奶茶的钱开启你的AI项目。

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