目标检测实践：使用YOLOv5划分自定义数据集

目标检测实践：使用YOLOv5划分自定义数据集

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，而YOLOv5是一种流行的目标检测算法。在本文中，我们将逐步介绍如何使用YOLOv5来划分自定义数据集，并提供相应的源代码。

步骤1：收集和准备数据集
首先，您需要收集和准备您自己的目标检测数据集。数据集应包含带有标注框的图像，每个标注框表示一个物体的位置和类别。确保数据集中的图像具有足够的变化和多样性，以便训练得到更准确的模型。

步骤2：安装YOLOv5
在开始之前，您需要安装YOLOv5。可以通过以下命令使用pip安装YOLOv5：

pip install yolov5

步骤3：划分数据集
使用YOLOv5，您需要将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于调整模型的超参数和监控模型的性能，测试集用于评估模型的最终性能。

下面是一个示例代码，展示了如何使用YOLOv5划分数据集：

import os
import random
import shutil

def split_dataset(