YOLOv5目标检测模型训练实践指南

目标检测是计算机视觉领域的重要任务之一，它可以识别图像或视频中的物体并确定它们的位置。YOLOv5是一种流行的目标检测模型，具有高精度和高效性能。本文将为您介绍如何从零开始训练自己的目标检测模型，并提供相应的源代码示例。

1. 安装依赖库
   首先，我们需要安装一些必要的依赖库。在这个实践中，我们将使用Python和PyTorch来实现YOLOv5模型。确保您已经安装了Python和pip，并执行以下命令来安装所需的库：

pip install torch torchvision
pip install opencv-python
pip install pyyaml

2. 数据准备
   在开始训练之前，我们需要准备训练数据集。数据集应包含图像和相应的标注文件，标注文件指定了每个图像中物体的类别和边界框信息。确保数据集按照YOLOv5的要求进行格式化。

3. 配置模型
   为了训练YOLOv5模型，我们需要定义模型的配置文件。创建一个名为yolov5.yaml的文件，并使用以下示例代码进行配置：

train: ./data/train/i