cfg=models/yolov5s

在YOLOv5深度学习框架中，`cfg=models/yolov5s`参数用于指定配置文件（configuration file）路径。YAML文件定义了模型架构、数据集设置以及其他训练参数。当你运行`train.py`脚本时，通过`--cfg`选项指定了要使用的特定配置文件。

举个例子[^1]，如果你想要对`yolov5s`模型进行微调，可能需要将`nc`（类别数）从默认值改为3，这可以在`yolov5s.yaml`文件中完成，然后执行命令：

python train.py --img 640 --batch 4 --epochs 300 --data data/data100.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weigth/yolov5s.pt

这会使用`models/yolov5s.yaml`作为基础配置，并加载预训练权重`weigth/yolov5s.pt`进行训练。

同样地，如果不需要使用预训练模型，而是直接在新的数据集上训练，你可以传递一个自定义的配置文件，如`models/data100.yaml`，并指定空的权重路径`""`，如下所示[^2]:

python train.py --epochs 300 --data data/data100.yaml --cfg models/data100.yaml --weights ""

在这里，`cfg=models/data100.yaml`表示训练过程将依据`data100.yaml`文件中的参数进行。