yolov5如何试用预训练基础模型训练自己的数据集

使用Yolov5训练自己的数据集的步骤如下：

1. 准备数据集：将自己的数据集按照Yolo格式准备好，包括图片和对应的标注文件。可以使用Yolo标注工具标注自己的数据集，生成对应的txt文件。

2. 下载预训练模型：从Yolov5的github仓库中下载预训练模型，选择与自己数据集大小相对应的模型进行下载。

3. 修改配置文件：修改Yolov5的配置文件，将数据集路径、预训练模型路径、类别数、输入图像大小等参数修改为自己的数据集对应的参数。

4. 开始训练：使用命令行运行训练脚本，开始训练自己的数据集。训练完成后，可以得到训练好的模型。

5. 评估模型：使用评估脚本对训练好的模型进行评估，查看模型在测试集上的表现。

6. 使用模型进行预测：使用训练好的模型进行目标检测预测，可以得到检测结果。

需要注意的是，Yolov5的训练过程需要一定的计算资源，如GPU等。同时，训练数据集的质量和数量对模型的表现也具有重要影响，因此需要充分准备好数据集。