yolov5中default

在YOLOv5中，default是指默认的模型配置。YOLOv5是一种目标检测算法，它使用深度学习技术来实现实时目标检测。default配置是YOLOv5提供的一种默认的模型配置，它包含了一组默认的超参数和网络结构设置，用于训练和推理目标检测模型。

在YOLOv5中，default配置包括以下几个方面：
1. 网络结构：YOLOv5使用了一种轻量级的卷积神经网络结构，包括主干网络和检测头部。主干网络通常采用CSPDarknet53或者CSPDarknetTiny作为特征提取器，而检测头部则负责预测目标的位置和类别。
2. 超参数设置：default配置中包含了一组默认的超参数设置，如输入图像尺寸、训练批次大小、学习率等。这些超参数可以根据具体任务和数据集进行调整。
3. 数据增强：为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，default配置中还包含了一系列数据增强操作，如随机缩放、随机裁剪、颜色抖动等。这些操作可以增加数据的多样性有助于提高模型的性能。

总之，default是YOLOv5中提供的一种默认的模型，它提供了一组默认的超参数和网络结构设置，方便用户进行目标检测任务的训练和推理。