前言

通过前几篇文章，相信大家已经学会训练自己的数据集了。本篇是YOLOv5入门实践系列的最后一篇，也是一篇总结，我们再来一起按着配置环境-->标注数据集-->划分数据集-->训练模型-->测试模型-->推理模型的步骤，从零开始，一起实现自己的目标检测模型吧！

前期回顾：

YOLOv5入门实践（1）——手把手带你环境配置搭建

YOLOv5入门实践（2）——手把手教你利用labelimg标注数据集

YOLOv5入门实践（3）——手把手教你划分自己的数据集

YOLOv5入门实践（4）——手把手教你训练自己的数据集
 

​   🍀本人YOLOv5源码详解系列：  

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析

​​​​​​YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部分train.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（4）——验证部分val（test）.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（5）——配置文件yolov5s.yaml

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（6）——网络结构（1）yolo.py

YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（7）——网络结构（2）common.py

目录

前言

🌟一、 配置环境

1.1 安装CUDA 和cuDNN

1.2 配置YOLOv5环境

1.yolov5的源码下载

2.预训练模型下载

3.安装yolov5的依赖项 

🌟二、 标注数据集

2.1 利用labelimg标注数据集

2.2 利用make sense标注数据集