yolov5 分类训练自己的数据集

要使用YOLOv5训练自己的数据集，你需要按照以下步骤进行操作：

1. 数据集准备：收集和标注你自己的图像数据集。确保每个图像都有对应的标注文件，标注文件应提供每个对象的边界框位置和类别标签。

2. 安装依赖：确保你的环境已经安装了Python和PyTorch，并安装YOLOv5的相关依赖库。

3. 配置模型：根据你的需求选择合适的YOLOv5模型配置文件，例如`yolov5s.yaml`、`yolov5m.yaml`、`yolov5l.yaml`或`yolov5x.yaml`。

4. 调整数据集：根据你的数据集和模型配置文件，修改数据集的类别标签和路径等相关参数。

5. 训练模型：运行训练脚本开始训练。你可以使用命令行执行`python train.py --img {image_size} --batch {batch_size} --data {data_config_file} --cfg {model_config_file}`。其中`{image_size}`是输入图像的大小，`{batch_size}`是批量大小，`{data_config_file}`是数据集配置文件路径，`{model_config_file}`是模型配置文件路径。

6. 模型评估：训练完成后，可以使用测试集对模型进行评估。运行测试脚本`python test.py --data {data_config_file} --weights {trained_model_weights}`进行评估。其中`{data_config_file}`是数据集配置文件路径，`{trained_model_weights}`是训练得到的模型权重文件路径。

7. 模型推理：使用训练好的模型进行目标检测推理。运行推理脚本`python detect.py --source {input_images_folder} --weights {trained_model_weights} --conf {detection_confidence