本文详细介绍了如何使用YOLOv5训练自定义数据集的过程，包括环境安装、图片标注、训练配置、云GPU训练以及目标检测。作者通过手动和批量标注图片，创建了Yolo格式的标签文件，并使用fish.yaml配置数据集。在本地或云GPU上进行训练，并最终进行目标检测，将模型应用于实际图片。同时，还展示了如何将多张图片合成为视频。
一、环境安装
yolov5下载地址：https://github.com/ultralytics/yolov5。解压后点进去，按Shift+右键在该目录启动powershell窗口，输入命令： pip install -r requirements.txt ，系统会自动安装运行所需要的环境
二、对图片进行标注
方法一：对于少量图片可以手动标注。进入https://www.makesense.ai/
然后再点击右边就可以选择我们想要的标签了，对其他鱼的标记也是一样的步骤，标记完成后我们导出
把下载的文件解压后得到.txt文档，这就是yolo格式下我们对图片的标注了，具体每个值的具体含义下面会解释
方法二：对于980张有csv文档标记的鱼图&#
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