yolov5训练迭代时显示的参数

在使用YOLOv5进行训练时，会显示以下参数：

1. Epochs：指的是训练的轮数，每个Epoch表示在所有训练数据上进行了一次完整的前向传播和反向传播。

2. Batch size：指的是每次训练所使用的样本数量，通常越大训练速度越快，但需要更多的内存。

3. Learning rate：指的是每次更新权重时的步长，它决定了模型收敛的速度和效果。

4. Loss：指的是训练过程中的损失函数，它表示模型预测值与真实值之间的误差。

5. mAP：指的是平均精度均值（mean average precision），是衡量物体检测模型性能的重要指标之一。在训练过程中，会显示每个Epoch的mAP。

6. Speed：指的是训练速度，通常以每秒处理的图像数量（FPS）来衡量。

7. GPU memory：指的是GPU显存的使用情况，如果显存不足，训练过程可能会出现错误。

这些参数可以帮助我们了解模型训练的进度和效果，以便及时调整训练策略和参数。