yolov5断点续训

YOLOv5支持断点续训，即在训练过程中出现中断后，可以通过加载之前保存的模型参数文件继续训练，而无需从头开始训练。断点续训的步骤如下：

1. 在训练过程中，定期保存模型参数文件。可以使用`--save_period`参数指定保存周期，例如每隔10个epoch保存一次。

2. 如果训练过程中中断了，找到最新的模型参数文件。模型参数文件通常会以`.pt`或`.pth`为扩展名。

3. 使用`--resume`参数加载之前保存的模型参数文件。例如，如果最新的模型参数文件是`yolov5s_last.pt`，可以通过以下命令恢复训练：

python train.py --resume yolov5s_last.pt --batch-size 16 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml

4. 继续训练即可。YOLOv5会加载之前的模型参数并从中断的地方继续训练。

注意：断点续训需要保持其他训练配置参数（如学习率）保持一致，以确保训练的连贯性。