yolov5怎么增加标签信息

要增加标签信息，需要进行以下步骤：

1. 在数据集中，为每个目标对象添加相应的标签信息。

2. 在配置文件中，将标签信息添加到类别列表中。例如，如果您的数据集包含“人”、“车”和“动物”，则可以在类别列表中添加这些标签信息。

3. 在训练脚本中，将标签信息传递给模型。这可以通过在训练脚本中使用“--classes”参数来实现。例如，如果您的类别列表包含“人”、“车”和“动物”，则可以使用以下命令来训练模型：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data.yaml --weights yolov5s.pt --classes 3

4. 在模型输出中，包含标签信息。您可以通过在检测脚本中使用“--save-txt”参数来实现。例如，以下命令将保存检测结果和标签信息到txt文件中：

python detect.py --weights runs/train/exp/weights/best.pt --img 640 --conf 0.4 --source data/images/test --save-txt

这些步骤将允许您使用YOLOv5检测器进行对象检测，并包含标签信息。