一、为什么使用YOLOv5
二、软件工具
2.1 Anaconda
https://www.anaconda.com/products/individual
2.2 PyCharm
https://www.jetbrains.com/zh-cn/pycharm/download/
2.3 LabelImg
https://github.com/tzutalin/labelImg
三、图片标注
为了训练自己的数据集，需要将自己的图片及要识别的物体进行标注，俗称“打标签”，本文使用LabelImg工具对图像进行标注。
3.1 左侧工具栏
Open Dir：待标注图片数据的路径文件夹
Change Save Dir：保存类别标签的路径文件夹
PascalVOC：标注的标签保存成VOC格式
3.2 上方菜单栏
Auto Save mode：当你切换到下一张图片时，就会自动把上一张标注的图片标签自动保存下来，这样就不用每标注一样图片都按Ctrl+S保存一下了
Display Labels：标注好图片之后，会把框和标签都显示出来
Advanced Mode：这样标注的十字架就会一直悬浮在窗口，不用每次标完一个目标，再按一次W快捷键，调出标注的十字架。
3.3 其它快捷键：
W：调出标注的十字架，开始标注
A：切换到上一张图片
D：切换到下一张图片
Ctrl+S：保存标注好的标签
del：删除标注的矩形框
Ctrl+鼠标滚轮：按住Ctrl，然后滚动鼠标滚轮，可以调整标注图片的显示大小
Ctrl+U：选择要标注图片的文件夹
Ctrl+R：选择标注好的label标签存放的文件夹
↑→↓←：移动标注的矩形框的位置
3.4 标注样例
四、环境配置
4.1 打开Anaconda Prompt
在安装好Anaconda之后，Win+S进入搜索框，搜索Anaconda Prompt，打开
4.2 创建PyTorch环境
输入指令：
conda create -n pytorch python=3.9
如出现提示询问“是否”，一律输入y，回车，即可。
其中“pytorch”为该环境名称，可改为任意名称，为方便起见，下文一律使用pytorch作为该环境名
4.3 使用PyTorch环境
输入命令：
conda activate pytorch
4.4 安装PyTorch
在使用pytorch环境后，进入PyTorch官网（PyTorch官网），选择自己电脑相应配置，下图为本机使用配置，可作为参考。注意Compute Platform查看好设备显卡是否支持CUDA以及支持版本。
复制Run this Command中的命令到Anaconda Prompt中，回车，即可运行。如询问问题，一律选择y即可。
至此，环境配置安装完成。
五、YOLOv5代码
5.1 代码获取
进入GitHub上官方网页（ultralytics/yolov5: YOLOv5