yolov5-master0:在yolov5源码的基础上增加了标记和处理数据集的功能，使用可参考https

文件中包括了makeTxt.py和voc_label.py文件，makeTxt.py主要是将数据集分类成训练数据集和测试数据集，按照9：1的比例进行随机分类； voc_label.py主要是将图片数据集标注后的xml文件中的标注信息读出并写入txt文件，运行后在标签文件夹中出现所有图片数据集的标注信息。 同时也在数据目录下建立了注解，图像，ImageSet，JPEGImages，标签五个文件夹，其中图像和JPEGImages存储的是原始的图片数据集，注解的是标记后生成的xml文件，标签存放的是保存标记内容的txt文件，ImageSets存储的是训练数据集和测试数据集的分类情况。 可以参考进行使用。 该存储库代表了Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了我们在以前的YOLO存储库上在自定义客户端数据集上训练了数千种模型而得到的经验教训和最佳实践。 所有代码和模型都在积