要使用yolov5进行训练，首先需要准备好训练数据集和标签，并确保数据集包含各种不同的目标类别。
然后，通过修改yolov5的配置文件来指定训练参数，如学习率、批大小和训练时长等。
接着，运行训练脚本，开始训练模型。在训练过程中，可以监控模型的性能并进行调整。
训练完成后，可以使用训练好的模型进行目标检测。
最后，评估模型的性能并根据需要进行微调。整个训练过程需要耐心和细致的调整，以获得最佳的训练效果。
yolopark擎天柱与3A擎天柱在外观和细节上都非常精美，但yolopark的擎天柱在材质和品质上更具优势，使用者也能更好的体验到高密度合金质地所带来的超凡的打造工艺和质感。
与此同时，yolopark的擎天柱在一些细节上比3A更加真实可感，例如它的轮胎可以旋转，可以被关闭的手臂武器等等，这些特别的设计都可以为擎天柱收藏者带来更加丰富的玩乐体验。
yolov5是算法
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进有：
输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；