darknet可以配置yolov5具体步骤

以下是在darknet中配置yolov5的步骤：

1. 下载yolov5的代码和预训练权重：

   git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
   cd yolov5
   wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt

2. 安装依赖项：

   pip install -r requirements.txt

3. 将yolov5模型转换为darknet格式：

   python3 models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1

4. 在darknet中使用yolov5模型：

- 将yolov5.cfg文件复制到darknet/cfg目录中
- 将yolov5.weights文件复制到darknet目录中
- 修改darknet/cfg/yolov5.cfg文件中的以下参数：

     [net]
     # 修改以下参数
     batch=64
     subdivisions=16
     width=640
     height=640
     channels=3

     [convolutional]
     # 修改以下参数
     filters=255

     [yolo]
     # 修改以下参数
     classes=<类别数>
     anchors=<对应yolov5预训练权重的anchors>

5. 编译darknet：

   make

6. 运行yolov5模型：

   ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov5.cfg yolov5.weights <测试图片>

以上是在darknet中配置yolov5的步骤。请注意，这只是基本配置，如果需要进行更高级的配置和训练，请参考yolov5的文档和代码。