yolov5train.py参数解析

Yolov5train.py 是一个用于训练 YOLOv5 模型的 Python 脚本。该脚本使用 argparse 库来创建一个命令行界面，以便用户可以灵活地指定模型的训练参数。Yolov5train.py 可以解析以下参数：

1. --img-size: 图像大小，用于调整训练图像的宽和高（默认值为640）。
2. --batch-size: 批处理大小，用于设置模型的每个批次的输入大小（默认为16）。
3. --epochs: 训练的轮数，表示要对数据集进行多少次迭代（默认为300）。
4. --data: 训练数据的位置路径，包括 train.txt 和 test.txt 文件（默认值为./data/coco128.yaml）。
5. --cfg: YOLOv5 模型的配置文件路径（默认为yolov5s.yaml）。
6. --weights: 预训练权重路径（默认为COCO 预训练权重）。
7. --cache-images: 是否缓存图像以及对应的处理结果（可选参数）。
8. --device: 使用的设备类型（可选参数，默认为cuda）。
9. --name: 训练过程中的实验名称（可选参数，默认为'exp'）。
10. --bucket: 可选云端存储桶（可选参数）。
11. --hyp: 超参的配置文件路径（可选参数，默认为data/hyp.finetune.yaml）。
12. --rect: 是否使用矩形数据增强方式（可选参数）。
13. --resume: 是否从先前的检查点继续训练模型（可选参数）。
14. --project: 项目路径，用于指定日志/权重保存位置（可选参数）。

注意：以上参数并非全部，具体参数可参考脚本中的代码。