文件夹结构：新建coco128
images文件夹下的train与val都是图像
labels文件夹下的train与val都是yolo格式的txt标签文件
第一个需要修改的文件data/coco128.yaml
修改数据集路径：
例如：datasets这个文件夹是我i自己加的，可以不加
修改类别数、类别
第二个需要修改的文件：models/yolov5x.yaml
在yolov5文件目录下的models下，选择预训练权重文件的配置文件。我比较喜欢选择yolov5x.yaml。你也可选择别的。
只需要修改一下类别数即可
根据你的显卡修改batch-size大小（一组几张图的数量）
训练轮数：epochs
多路读取数据：workers
python train.py --data data/coco128.yaml --cfg models/yolov5x.yaml --weights yolov5x.pt --batch-size 2 --epochs 20 --workers 2
训练结果在runs文件夹下面：
best.py 是训练最好的权重
last.pt 是最新训练的权重
我一般选择最好的best.py
