如何在YOLOv5s中自定义类别以添加红绿灯检测？

在YOLOv5s中自定义类别以便添加红绿灯检测通常涉及几个步骤：

1. **修改数据集**: 首先，你需要创建或收集包含红绿灯样本的数据集，并按照YOLOv5的数据格式进行标注。每张图片应包括标签文件（txt或yaml），其中包含每个目标的位置和类别名称。

- 标签文件例子：

     class_name x_center y_center width height confidence
     red_light 0.5 0.3 0.1 0.1 0.9
     green_light 0.8 0.7 0.1 0.1 0.8

2. **预处理数据**: 使用YOLOv5提供的工具`yolov5/utils/coco.py`来转换数据集，将其适配YOLOv5的预期格式。

3. **训练模型**: 更新`yolov5/config.yaml`文件，增加新的类别名称，并设置相应的权重。例如，在`names`部分添加红绿灯：

   names: ["person", ..., "red_light", "green_light"]

然后，使用命令行工具`yolov5 train`训练模型，将新的数据集路径加入`data`路径下。

4. **微调现有权重**: 如果已有预训练的模型，可以选择微调而不是从头开始训练，这有助于提高精度。使用`yolov5/train.py`，选择`weights`选项加载预训练模型，并指定`resume_from`为你想要微调的权重路径。

5. **验证和调整**: 训练完成后，使用验证集检查新类别的性能，并调整超参数如学习率、batch_size等以优化模型对新类别的识别。

6. **部署与测试**: 最后，使用训练好的模型进行实际场景的测试，看它能否准确地识别和定位红绿灯。

记得在训练过程中保持足够的标注和足够多的样本来确保模型能良好泛化。如果你的环境允许，也可以尝试在更大的数据集上进行训练以获得更好的效果。