yolov13 训练自己的数据集

以下是使用 YOLOv13 训练自定义数据集的完整流程，结合最新官方文档和社区实践整理而成，涵盖环境配置、数据准备、模型训练到验证部署的全步骤：

一、环境配置（Windows/Linux 通用）
1. 创建虚拟环境  

   conda create -n yolov13 python=3.11  # 推荐 Python 3.9~3.11
   conda activate yolov13

2. 安装 PyTorch 与依赖
   - 根据 CUDA 版本安装 PyTorch（[官网命令生成器](https://pytorch.org/)）：  
     # 示例：CUDA 12.1 环境

     pip install torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

   - 安装 YOLOv13 依赖库：  

     git clone https://github.com/iMoonLab/yolov13  # 官方仓库
     cd yolov13
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