最近，發現之前訓練的yolov5模型，在應用中遇到幾個具體問題，下面将處理過程記錄下來：
1、增加類别：根據應用需要增加。
2、重新标注資料：由于增加了類别，且改變了原來的順序（編号），需要修改data檔案夾和models檔案夾下相應的dataset.yaml和model.yaml。
3、資料清洗：①圖像和标簽檔案不對應，圖像642、标簽701，需要程式設計對資料對齊，使圖像和标簽檔案對應。②資料集分割，訓練集和驗證集9：1，這種分割存在問題是各類資料分割可能會不平衡需改進。
4、模型訓練：可以中斷，測試訓練效果；後續在此基礎上再增加epoch數量繼續訓練。
5、從頭開始，重新訓練100epoch，訓練時間6.942小時，參數：213 layers, 7058671 parameters, 15.9 GPLOPs。
效果不錯，結果如下圖:
