（1）数据集制作
yolov5-master\coco128
yolov5-master\coco128\images
yolov5-master\coco128\images|___train>训练图片.png|___val >测试图片.png
yolov5-master\coco128\labels|___train>标签.txt|___val >标签.txt
（3）下载预训练模型
数据模型下载网站
https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
看一下你想选择什么
这个是yolov5作者在COCO数据集上测试的数据集，这几种结构性能上各有千秋
简单的说Yolov5s网络最小，速度最少，AP精度最低。但如果检测的以大目标为主，追求速度，倒也是个不错的选择。
其他的三种网络，在此基础上，不断加深加宽网络，AP精度也不断提升，但速度的消耗也在不断增加。
（https://zhuanlan.zhihu.com/p/172121380）
这里我选择的是yolo5l
下载放在yolov5-master\weights文件下
（7）开始训练
修改models/yolov5l.yaml下的类别数：
输入代码：
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 5 --data ./data/coco128.yaml --cfg ./models/yolov5l.yaml --weights ''成功了
