一、获取自定义数据集的YOLOv5.pt权重
首先，手动标注一部分数据集，训练YOLOV5 模型，得到best.pt 。
二、下载和安装autolabelimg
（1） github链接： https://github.com/wufan-tb/AutoLabelImg.git
手动下载.zip ,也可以 clone：
git clone https://github.com/wufan-tb/AutoLabelImg.git
（2）安装
创建虚拟环境-----激活-----安装，安装命令如下：
pip install –r requirements.txt -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
三、 使用
（1） 切换到虚拟环境下，输入以下命令：
python labelimg.py（2） best.pt 放在指定路径下（重要！）
将训练好的best.py 放在 pytorch_yolov5/weights/下。
（3）具体步骤：
思路： 首先手动标注一部分数据集，然后训练出一个yolov5 模型，获取 best.pt ，然后用autolabelimg软件加载best.pt,进行自动标注。 然后人工再进行标注调整。
原理：使用yolov5对图片进行predcit,将结果中的矩形框信息通过labelimg显示出来。
参考资料：Autolabelimg自动标注工具_labelimg的原理-CSDN博客
标签：yolov5,v6.1,pt,YOLO,autolabelimg,com,best,标注 From： https://blog.csdn.net/m0_58054476/article/details/142096433