yolov5重新聚类

Yolov5重新聚类是指根据新的数据集对预训练权重进行微调，以适应新的目标检测任务。具体步骤如下：

1. 准备新的数据集，包括图像和标注文件。
2. 修改yolov5/models/yolov5s.yaml文件中的nc参数，将其设置为新数据集中目标类别的数量。
3. 运行以下命令进行重新聚类：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data /path/to/new/dataset.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights /path/to/pretrained/weights.pt --name new_model

4. 训练完成后，在runs/train/new_model/weights目录下可以找到微调后的权重文件。