yolov5使用教程

Yolov5是一个流行的目标检测模型，它是由Ultralytics开发的。下面是一个简单的Yolov5使用教程：

1. 安装依赖：首先，需要安装PyTorch和一些其他的Python依赖。可以使用以下命令进行安装：

   pip install torch torchvision
   pip install cython numpy

2. 克隆Yolov5仓库：使用git命令将Yolov5的代码克隆到本地：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git

3. 数据集准备：将你的数据集放入yolov5/data文件夹中。数据集应该包含图像和相应的标签文件（如txt文件），每个标签文件应与图像文件名相同。

4. 配置模型：在yolov5的根目录下，有一个`yolov5s.yaml`文件，该文件用于配置模型的相关参数。你可以根据需要进行修改。

5. 训练模型：使用以下命令来训练Yolov5模型：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data data/custom.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name my_model

这里的参数解释如下：
- `--img`：输入图像的大小。
- `--batch`：批量大小。
- `--epochs`：训练轮数。
- `--data`：数据集的配置文件。
- `--cfg`：模型的配置文件。
- `--weights`：预训练模型的权重文件路径（默认为空，表示从头开始训练）。
- `--name`：训练过程中保存模型的名称。

6. 推理模型：使用以下命令来使用训练好的模型进行目标检测：

   python detect.py --source test.jpg --weights runs/train/my_model/weights/best.pt --conf 0.4

这里的参数解释如下：
- `--source`：输入图像或视频的路径。
- `--weights`：训练好的模型权重文件路径。
- `--conf`：置信度阈值，用于过滤较低的检测置信度。

这只是Yolov5的简单使用教程，更多高级用法和参数可以参考Yolov5的官方文档或代码仓库中的README文件。希望对你有所帮助！