yolov5使用官方预训练权重出现了过拟合

过拟合是指模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现很差的情况。如果您使用了官方预训练权重，但是出现了过拟合的情况，可能是由于以下原因导致的：

1. 数据集太小：如果您的数据集很小，模型可能会过度拟合数据，因为它没有足够的样本来学习泛化规律。您可以尝试增加训练集的大小或使用数据增强技术来扩充数据集。

2. 训练次数太多：如果您的模型训练次数太多，它可能会在训练集上过度拟合。您可以尝试减少训练次数或使用早停技术来避免过拟合。

3. 学习率太高：如果您的学习率太高，模型可能会在训练早期就过度拟合数据。您可以尝试降低学习率。

4. 网络过于复杂：如果您的网络过于复杂，模型可能会过度拟合数据。您可以尝试简化网络结构或使用正则化技术来减少过拟合。

综上所述，您可以尝试使用数据增强、早停、降低学习率、简化网络结构或使用正则化技术等方法来避免过拟合。