yolov5余弦退火策略

yolov5中的余弦退火策略是一种用于调整学习率的训练策略。在训练过程中，学习率的调整对于模型的收敛和性能至关重要。余弦退火策略通过在训练过程中逐渐降低学习率，以提高模型的稳定性和准确性。

在yolov5中，余弦退火策略的实现主要依赖于train.py文件中的`COSINE_LR`参数。该参数控制了是否使用余弦退火策略以及相关的参数设置。

具体来说，余弦退火策略的实现步骤如下：

1. 首先，在训练前的准备阶段，设置初始学习率（`--lr`参数）和总的训练轮数（`--epochs`参数）。

2. 在每个训练轮数中，根据余弦退火策略计算当前的学习率。余弦退火策略的计算公式如下：

   lr = 0.5 * base_lr * (1 + cos(iteration / total_iterations * pi))

其中，`base_lr`是初始学习率，`iteration`是当前训练轮数，`total_iterations`是总的训练轮数，`cos`是余弦函数。

3. 根据计算得到的学习率，更新模型的参数。

通过使用余弦退火策略，可以在训练过程中逐渐降低学习率，从而提高模型的稳定性和准确性。