Python yolo5 训练

训练 YOLOv5 的步骤如下：

1. 准备数据集：首先需要准备标注好的数据集，包括图像和对应的标注文件。标注文件可以使用常见的格式如 COCO 格式、VOC 格式等。

2. 创建模型配置文件：创建一个 YAML 配置文件，包含模型结构、训练参数、数据集路径等信息。

3. 安装依赖库：需要安装 PyTorch 和其他依赖库，可以使用 pip 进行安装。

4. 开始训练：运行训练脚本开始训练，训练过程中会自动保存训练权重文件。

5. 模型评估：训练完成后，使用测试集评估模型的性能。

6. 模型部署：将训练好的模型部署到实际应用中使用。

具体操作步骤可以参考 YOLOv5 官方文档中的训练部分：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data