安全帽检测、口罩检测、行为检测、目标物体检测，随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展，目标检测成为了研究热点之一。YOLOv7作为YOLO系列的新成员，以其高效和准确的性能受到了广泛关注。本文将介绍如何在本地部署并利用YOLOv7完成目标检测推理。

一、环境准备

         1.Python环境：可安装Anaconda，并创建独立的Python环境，安装Anaconda参考：Anaconda安装  Anaconda使用参考：Anaconda使用

        2.Python版本：3.7.4 

        3.GPU驱动安装，首先需要更新自己电脑的GPU驱动，参考：安装NVIDIA驱动 安装对应版本的CUDA环境，这一步应提前查看自己电脑最高支持的CUDA版本，安装时不要超过自己电脑所支持的最高版本，参考：CUDA安装及环境配置

至此，我们的基础环境已搭建完成，接下来我们就可以开始安装部署YOLOV7了。

二、安装与部署

        1.拉取YOLOV7代码：GIT仓库地址YOLOV7 GIT仓库地址 如果我们电脑已经安装了git的话，也可以直接通过此命令进行clone，git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git

        2.安装所需依赖：过我们的conda环境或python环境进入我们克隆的YOLOV7目录，输入命令pip install -r .\requirements.txt 开始安装所需依赖。

        3.下载官方预训练模型文件：浏览器打开此地址：YOLOV7 GIT地址 往下滑，找到这个区域：点击yolov7.pt 即可自动下载模型文件。

        4. 模型文件下载好后，放到我们刚才克隆的YOLOV7的根目录下：

 接下来就可以进行推理检测了。

        5.通过conda环境或Python环境，进去YOLOV7根目录，然后输入Python命令并点击回车：

python detect.py  

        6.查看检测过程： 

        7.查看检测结果，通过打开目录：yolov7/runs/detect/exp/ 就可以看到所有的检测结果了。