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+训练脚本/yolov5_birdproject/train.sh：
+
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=4,5,6,7
+python /yolov5_birdproject/train.py \
+  --img 960 \
+  --batch 16 \
+  --epochs 100 \
+  --data /yolov5_birdproject/data/coco128.yaml \
+  --weight /yolov5_birdproject/yolov5s6.pt \
+  --name KTY_yolov5s6_fromYNDC_addKTYneg_e100 \
+  --device 4,5,6,7
+
+训练前找好空闲的GPU
+--data是数据集配置文件，我们一般把类别数nc设置为5，其中标签0为"鸟"
+--weight是预训练权重，我们通常用yolov5s6.pt
+--name是输出文件夹的路径
+
+
+以下为官方readme
+
 <div align="center">
   <p>
     <a href="https://www.ultralytics.com/blog/all-you-need-to-know-about-ultralytics-yolo11-and-its-applications" target="_blank">