1、使用Anaconda创建虚拟环境，2、建立VOC格式标准文件夹，3、将xml格式转换成yolo格式，4、修改yaml配置文件，5、权重文件下载，6、参数修改，再点开train.py,找到if __name__ == '__main__':开始修改参数7、使用训练好的权重文件进行识别，8、使用USB摄像头进行识别

基于YOLOV5的头盔佩戴识别数据系统源码。修改yaml配置文件 进入\yolov5-5.0\data\文件夹内，打开voc.yaml文件, 原voc.yaml文件 # PASCAL VOC dataset http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ # Train command: python train.py --data voc.yaml # Default dataset location is next to /yolov5: # /parent_folder # /VOC # /yolov5 # download command/URL (optional) download: bash data/scripts/get_voc.sh # train and val data as 1) directory: path/images/, 2) file: path/images.txt, or 3) list: [path1/images/, path2/images/] train: ../VOC/ima