目录

1. 准备数据集

(1) 收集图像：

(2) LabelImg标注图像：

2. 模型训练

3. 评估模型

4. 使用模型进行推理

5. 完整文件下载

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        YOLOv5 是一个用于目标检测的深度学习模型，它非常流行且易于使用。如果你想使用 YOLOv5 训练自定义的模型，以下是一个基本的步骤指南：

1. 准备数据集

(1) 收集图像：

        收集与你的任务相关的图像。确保图像中包含你想要检测的目标。这里我使用的是视频抽帧，然后获取到足够的检测目标图片。

(2) LabelImg标注图像：

        使用如 LabelImg、COCO-Annotator 或 其他工具为你的图像标注边界框和类别标签。这将生成一个包含标注信息的文件（如 XML、JSON 或其他格式）。

        我这里具体介绍 LabelImg 软件进行图像标注，因为我使用LabelImg 报错，不能使用，所以使用的是 “ 中科院自动化所RLIS标注工具 ” 这里不做介绍，需要的可以自己下载：