YOLOv5 目标检测算法使用教程
本资源文件提供了详细的 YOLOv5 目标检测算法使用教程，涵盖了从环境配置到模型训练与测试的全过程。无论你是初学者还是有一定经验的用户，本教程都能帮助你快速上手并掌握 YOLOv5 的使用方法。
内容概览
1. CUDA 版本说明
本部分详细介绍了 YOLOv5 所需的 CUDA 版本，并提供了安装和配置 CUDA 的步骤。确保你的环境满足 YOLOv5 的运行要求，是成功使用该算法的第一步。
2. 标注样例说明与标注准则
在进行目标检测任务之前，数据标注是至关重要的一步。本部分提供了标注样例的详细说明，并列出了标注过程中需要遵循的准则，帮助你生成高质量的训练数据。
3. 训练流程说明
本部分详细讲解了 YOLOv5 模型的训练流程，包括数据准备、模型配置、训练参数设置等。通过本部分的指导，你可以顺利完成模型的训练，并获得满意的检测效果。
4. 测试流程说明
训练完成后，如何对模型进行测试是评估其性能的关键步骤。本部分详细介绍了 YOLOv5 的测试流程，并提供了测试过程中需要修改的代码截图，帮助你快速上手测试工作。
5. 代码截图
在训练和测试过程中，某些代码片段可能需要根据实际情况进行修改。本部分提供了这些关键代码的截图，并附有详细的说明，帮助你轻松完成代码的调整。
使用建议
- 环境配置：在开始使用本教程之前，请确保你的环境已经正确配置，特别是 CUDA 版本的选择和安装。
- 数据标注：在进行数据标注时，请严格按照标注准则进行，以确保训练数据的准确性和一致性。
- 代码修改：在训练和测试过程中，如果遇到需要修改代码的情况，请参考本教程提供的代码截图和说明，进行相应的调整。
通过本教程，你将能够全面掌握 YOLOv5 目标检测算法的使用方法，并在实际项目中应用该算法，取得优异的检测效果。