pycharm上yolov5训练自己的数据集

在PyCharm上训练自己的数据集时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载并安装Anaconda，CUDA，CUDNN和PyTorch（GPU版）等必要的环境依赖。

2. 下载Yolov5源码，并将其导入到PyCharm项目中。

3. 在cfg文件夹中创建一个新的数据集配置文件，例如"my_dataset.yaml"，并修改其中的类别数(nc)为你自己数据集的类别数。

4. 在train.py文件中修改相关参数，如训练时的批量大小、学习率、迭代次数等。

5. 运行train.py文件来开始训练模型。如果出现缺少模块的错误提示，可以通过pip install命令安装对应的模块。

6. 训练完成后，在runs/train/exp文件夹中会生成训练的结果，包括权重文件（.pt格式）和日志文件等。

7. 用于测试的图片可以放在inference/images文件夹下，将要测试的图片路径设置在detect.py文件中的--source参数中。

8. 修改detect.py文件中的权重路径，将其设置为训练过程中生成的权重文件的路径。

9. 运行detect.py文件来进行预测，预测结果将保存在runs/detect/exp文件夹中。

这样就可以在PyCharm上使用Yolov5来训练自己的数据集了。