yolov5/yolov3训练自己的数据集

训练自己的数据集需要按照以下步骤进行：
1. 数据准备：收集和标注用于训练的图像数据集，并为每个图像标注相应的边界框和类别。
2. 模型配置：根据自己的需求，选择合适的YOLO版本（如YOLOv5或YOLOv3）并下载相应的预训练模型权重。
3. 模型调整：调整模型配置文件以适应自己的数据集，包括修改类别数量和调整超参数等。
4. 训练模型：使用准备好的数据集和调整后的模型配置文件进行模型训练。可以使用命令行或脚本运行相应的训练命令。
5. 模型评估：训练完成后，评估模型在测试集上的性能，包括计算准确率、召回率等指标。
6. 模型应用：将训练好的模型应用于实际场景中，进行目标检测任务。