yolov5项目流程

yolov5是一个目标检测算法，其项目流程如下：

1. 数据准备：收集并标注训练数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集。

2. 模型选择：选择适合自己任务的yolov5模型，可以选择s、m、l、x四种规模的模型。

3. 模型训练：使用训练集对模型进行训练，可以使用预训练模型进行迁移学习。

4. 模型评估：使用验证集对训练好的模型进行评估，调整模型参数。

5. 模型测试：使用测试集对模型进行测试，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，进行目标检测任务。