如何从零开始搭建一个基于yolov5的电动自行车头盔佩戴检测系统，并进行模型训练和部署？请提供详细步骤和关键代码。

搭建一个基于yolov5的头盔佩戴检测系统是一个涉及深度学习、模型训练和应用部署的复杂过程。在开始之前，强烈建议你查阅《深度学习项目：电动自行车头盔检测系统》这份资源，它将为你提供完整的项目源码和详细的运行说明，帮助你从零基础顺利搭建系统。

参考资源链接：[深度学习项目：电动自行车头盔检测系统](https://wenku.csdn.net/doc/1ro1n3ino8?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备一个包含电动自行车驾驶者佩戴和未佩戴头盔的图片数据集。这个数据集需要经过标注，每张图片中头盔的位置应当通过边界框（bounding box）进行标注。使用标注工具如LabelImg可以较为高效地完成这一任务。

其次，安装yolov5依赖环境，包括Python、PyTorch以及相关库。可以通过Python虚拟环境来管理这些依赖，避免影响到系统中其他项目的配置。接下来，你可以从yolov5的GitHub仓库下载最新版本的源码，并按照项目的readme文档进行安装和测试。

在数据准备和环境配置完成后，你需要根据数据集修改yolov5的配置文件，包括类别数、训练参数等。然后，可以开始使用yolov5进行模型训练。训练过程中，系统会输出训练进度和各种性能指标，你可以根据这些指标来调整训练参数，比如学习率、批大小等。

模型训练完成后，你需要对模型进行评估，以确定其在测试集上的准确性。评估通过后，可以对模型进行导出，准备进行部署。部署阶段，需要将模型部署到服务器或者嵌入式设备上。这部分通常需要编写一些额外的代码来实现模型加载、图片预处理、推理过程以及结果的可视化展示。

整个过程涉及到的代码和步骤较多，但从零开始搭建一个系统将使你对整个流程有深刻的理解。如果想要进一步学习如何进行数据增强、模型优化等高级话题，或者希望系统能够接入实际的交通监控系统，建议深入研究《深度学习项目：电动自行车头盔检测系统》所提供的详细内容。这份资源将是你项目成功的关键，不仅提供了一个完整的系统实例，还包含了能够帮助你深化理解的各种高级主题和实用技巧。

参考资源链接：[深度学习项目：电动自行车头盔检测系统](https://wenku.csdn.net/doc/1ro1n3ino8?spm=1055.2569.3001.10343)