yolov5训练集原图怎么获得

根据提供的两个引用，可以得知获得yolov5训练集原图的步骤如下：

1.首先需要准备好自己的数据集，将数据集按照一定的比例分为训练集和验证集。

2.将训练集和验证集中的图片放入不同的文件夹中，并将标注文件(.txt)放入与图片相同的文件夹中。

3.使用labelImg等工具对图片进行标注，生成对应的标注文件(.txt)。

4.将标注文件(.txt)中的坐标信息转换为yolov5需要的格式，即将坐标信息归一化到0~1之间，并按照x_center、y_center、width、height的顺序排列。

5.将训练集和验证集中的图片和标注文件(.txt)分别放入train和val文件夹中，并将train和val文件夹放入yolov5/data文件夹下。

6.在yolov5/data文件夹下创建一个名为"custom.names"的文件，将自己数据集中的类别名称按行写入该文件中。

7.在yolov5/models文件夹下选择一个预训练模型，将其复制到yolov5/runs/train/exp文件夹下。

8.在yolov5/runs/train/exp文件夹下创建一个名为"hyp.scratch.yaml"的文件，将该文件中的学习率、批大小等参数设置为自己数据集的实际情况。

9.在yolov5文件夹下运行以下命令进行训练：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data data/custom.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights runs/train/exp/weights/best.pt --name yolov5s_results

10.训练完成后，在yolov5/runs/train/exp/weights文件夹下可以找到训练好的模型权重文件，使用该权重文件即可进行目标检测。