yolov5 freeze

在Yolov5中，"freeze"是指冻结模型的某些参数，使其在训练过程中保持不变。通过冻结一些参数，可以加快训练速度并节省GPU显存。然而，这可能会稍微降低最终的精度。在Coco预训练过的Yolov5m模型上，在VOC数据集上冻结backbone进行训练约70个epochs，最终的AP50（指平均准确率，IoU阈值为0.5）可以达到89.03%，比不冻结低了0.21%。为了实现冻结，在Yolov5的train.py文件中，可以找到以下代码段：

# Freeze
freeze = []  # parameter names to freeze (full or partial)
for k, v in model.named_parameters():
    v.requires_grad = True  # train all layers
    if any(x in k for x in freeze):
        print('freezing %s' % k)
        v.requires_grad = False

在这段代码中，首先定义了一个名为"freeze"的列表，用于指定要冻结的参数名称。然后，通过遍历模型的命名参数，将所有参数的`requires_grad`属性设置为True，以便训练所有的层。但是，对于任何在"freeze"列表中的参数，将其`requires_grad`属性设置为False，从而冻结这些参数。

另外，在冻结backbone时，可能需要注意的是，要冻结的参数名称应为'model.0.'到'model.9.'，这里的两个'.'都是必需的。