如何使用YOLOv5进行船舶图像的目标检测，并详细阐述从数据集准备到模型训练的完整流程？

YOLOv5是一个高效的实时目标检测系统，特别适用于船舶检测任务。首先，你需要准备一个包含船舶的图像数据集，并使用标注工具（如LabelImg）生成对应的标注文件。标注文件通常为XML格式，包含了目标的类别和边界框坐标，或者是TXT格式，仅包含类别和坐标。接下来，根据YOLOv5的要求将数据集格式化为特定的文件夹结构，并创建一个标注文件（如'boat.txt'），列出所有训练图像路径和它们的标注文件路径。在使用PyTorch框架编写训练脚本时，需要定义一个数据加载器来读取这些标注文件，并将它们转换为模型能够处理的格式。然后，根据YOLOv5的架构调整模型参数，设置好训练的超参数，如学习率、批大小和训练轮数等。最后，运行训练脚本，开始训练过程。训练完成后，你可以使用训练好的权重对新的船舶图像进行检测，并通过评估指标如mAP来衡量模型性能。为了帮助你更深入地理解这一流程，建议参阅《YOLOv5船舶检测模型训练及数据集分享》资源，其中详细说明了数据集的下载和处理，以及如何使用训练好的权重进行检测。

参考资源链接：[YOLOv5船舶检测模型训练及数据集分享](https://wenku.csdn.net/doc/2ep1hxu6ov?spm=1055.2569.3001.10343)