部署yolov5的实例分割环境代码，基于yolov5-v7.0_yolov5分割源码

1环境在anaconda安装，首先创建一个虚拟环境，conda create -n yolov5 python=3.7
2安装git : conda install git
3 下载代码 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
4 安装pytorch环境：
4.1首先安装cuda，建议11.0以后版本
4.2找到对应版本torch安装命令
*pip install torch1.9.0+cu111 torchvision0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
4.3 安装相应的环境
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
5数据集制作
5.1 下载labelme，制作json标签
5.2 首先下载coco128-seg数据集，将json格式，转换成txt格式，参考coco128-seg数据集。
https://download.csdn.net/download/qq_26847897/87383045
6 训练数据
python segment/train.py --data coco128-seg.yaml --weights yolov5s-seg.pt --img 640
7 测试数据
python segment/predict.py --weights yolov5s-seg.pt --source E:\Data\