READMEの更新 (#2)

## 概要

READMEのわかりづらい箇所を修正


## 変更内容

下記事項を追記/修正しました。

- `pyenv`のインストール方法
- `pip install -e .`を他のpipと隔離
- 学習コマンドの明示化

## 関連Issue, PR
<!--
関連するIssue番号, PR番号を箇条書きで記載してください。
番号の前に、明示的に"Close"を書くと、マージした際に自動的にIssueが閉じられます。
関連Issueが存在しない場合は、記述しなくて大丈夫です。

（例）
- #0          // PRにIssuesや別のPRを紐づける
- Close #1    // Issueを自動的にクローズ
-->


## その他
<!--
その他、レビュアーに伝えたいことなどあれば記述 (Option)
-->

README.md

@@ -44,6 +44,8 @@ cd train-YOLOv10
 
 ### 2. Pythonの環境構築
 
+`pyenv`を使うので、パソコンに入っていない人は[CONTRIBUTING.md](https://github.com/TechC-SugarCane/.github/blob/main/CONTRIBUTING.md#pyenv-pyenv-win-%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB)を参考にしながらインストールしてください。
+
 ```bash
 pyenv install
 ```
@@ -74,7 +76,11 @@ pip install -r requirements-cpu.txt
 
 # GPUで推論を行う場合
 pip install -r requirements-gpu.txt
+```
 
+リポジトリをビルド
+
+```
 # 共通
 pip install -e .
 ```
@@ -118,17 +124,17 @@ git config lfs.https://github.com/TechC-SugarCane/train-YOLOv10.git/info/lfs.loc
 その際は、[`runs/detect/README.md`](./runs/detect/README.md)を参考に作成してください。
 
 ```bash
-# sugarcane
+# サトウキビをファインチューニングするコマンド
 yolo detect train cfg='cfg/sugarcane.yaml' data=yolov10-datasets/sugarcane/data.yaml model=weights/yolov10x.pt name='yolov10x-sugarcane' epochs=300 batch=16 imgsz=640 device=0
 
-# pineapple
+# パイナップルをファインチューニングするコマンド
 yolo detect train cfg='cfg/pineapple.yaml' data=yolov10-datasets/pineapple/data.yaml model=weights/yolov10x.pt name='yolov10x-pineapple' epochs=300 batch=16 imgsz=640 device=0
 ```
 
 ※ 上記を実行すると`yolov8n.pt`がダウンロードされますが、AMPというものの確認用に追加されているだけらしいので気にしなくて大丈夫です。
 詳しくは[#106](https://github.com/THU-MIG/yolov10/issues/106)を参照してください。
 
-ハイパーパラメーターは自由に調整してください。`cfg/`にあります。このファイルの`Hyperparameters`の部分でハイパラ関連の設定ができます。
+ハイパーパラメーターは自由に調整してください。下記ファイルが`cfg/`にあります。このファイルの`Hyperparameters`の部分でハイパラ関連の設定ができます。
 
 - サトウキビ: `sugarcane.yaml`
 - パイナップル: `pineapple.yaml`