使用YOLO5进行模型训练机器学习【教程篇】
准备工作
YOLOv5 是目前非常流行的目标检测模型，广泛应用于各种计算机视觉任务，可以检测到图片中的具体目标。
我们借助开源的模型训练框架，省去了自己写算法的步骤，有技术的伙伴可以深入了解并自己写算法训练。
电脑要求： GPU ，内存 >12G
python > =3.8
windows or linux
检查自己的电脑网络情况，ping 一下git是否通
过程
在开始之前，请确保你已经安装了以下软件和库：
Python 3.8 及以上
PyTorch
Git
pip
步骤 1：克隆 YOLOv5 仓库
首先，克隆 YOLOv5 的官方仓库：
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
然后，安装所需的 Python 包
pip install -r requirements.txt
步骤 2：准备数据
YOLOv5 需要的数据格式是图像和相应的标签文件，标签文件使用 YOLO 格式。
图像数据：将所有训练图像放在一个文件夹中，例如 datasets/train/images。
标签文件：每个图像文件需要一个对应的标签文件，格式为 .txt，存放在 datasets/train/labels 文件夹中。标签文件中的每一行代表一个对象，格式如下：
class_id x_center y_center width height
其中 class_id 是类别的索引，x_center 和 y_center 是对象中心点的相对坐标（归