yolov5 train.py参数详解

train.py 是 YOLOv5 中用于训练模型的脚本文件，下面是 train.py 中常用的参数及其详解：

- `--img-size`：指定训练时输入模型的图片尺寸，格式为 `<width>x<height>`，例如 `--img-size 640x480`。
- `--batch-size`：指定训练时的批次大小，即每次迭代训练的样本数量。
- `--epochs`：指定训练的总轮数。
- `--data`：指定数据集的配置文件路径，包含数据集的路径、类别数等信息。
- `--cfg`：指定模型的配置文件路径，包含模型结构的定义和参数设置。
- `--weights`：指定模型的初始权重文件路径，可以使用预训练模型或者之前训练好的模型作为初始权重。
- `--hyp`：指定超参数文件的路径，可以用于调整学习率、正则化等超参数。
- `--name`：指定训练过程中保存模型和日志文件的名称前缀。
- `--cache-images`：指定是否缓存图片，默认为 False。如果设为 True，则会在内存中缓存所有图片，加快训练速度。
- `--device`：指定使用的设备，可以是 'cpu' 或者 'cuda'。
- `--multi-scale`：指定是否使用多尺度训练，默认为 False。如果设为 True，则会随机选择一个尺度进行训练，增加模型的鲁棒性。
- `--task`：指定训练的任务类型，可以是 'train', 'val', 'test', 'study' 中的一个。'train' 表示正常训练，'val' 表示在验证集上评估模型，'test' 表示在测试集上评估模型，'study' 表示进行模型结构和超参数的研究。

这些是 train.py 常用的参数，你可以根据具体需求来使用和调整这些参数。