在colab上运行yolov5

将annotations和labels里的两堆，按yolov5要求分别存放到文件夹中

1、先执行maketxt.py文件—生成worktxt文件夹，注意：修改框框中类名和路径

2、根目录下建立ImageSets文件夹-----生成下列文件，运行imgpath.py文件，注意修改框框的路径。

生成结果

Call:

改成0.1后：

注意：没改之前（两个0.9）虽然控制台的train size 和valid size 输出显示是反的，但实际上传出的结果是真的，（只是显示错误）但不耽误训练，因为训练只需要data文件夹，是正确的。
如需改正，应该改：

原：

3、

4、
修改.yaml里的train、test、val的路径。类数和类名。注意：.yaml文件在data下，但是test、train、val在data同级目录smoke下。（v5的数据集中测试集的文件夹为valid,而train.py中测试集的路径为val,需要把文件夹的名字改成val

返回上一级的命令

执行跑代码之前的可视化的命令

关于日志里的数的含义