yolo nas训练自己数据集

YOLO NAS是一种基于神经网络的目标检测算法，可以用于训练自己的数据集。训练自己的数据集需要进行环境准备、数据集准备和文件修改等步骤。具体步骤如下：
1. 环境准备：需要安装Pycharm和conda，并在Pycharm的terminal中输入命令创建虚拟环境。
2. 数据集准备：需要准备自己的数据集，并将其转换为YOLO格式。
3. 文件修改：需要修改dataset_params、dataloaders.py和object_names.py等文件，以适应自己的数据集。
4. 开始训练：在Pycharm的terminal中输入命令，开始训练自己的数据集。

具体的操作步骤可以参考引用中提供的内容。