yolov5训练集验证集划分

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时物体检测算法，它的训练过程通常涉及将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这些集合作用于监控模型的性能并防止过拟合：

1. **训练集（Training Set）**：这是用于训练神经网络的主要部分，包含大量的图像及其对应的标注信息。模型会在训练集上学习特征和识别模式。

2. **验证集（Validation Set）**：在训练过程中，模型会定期在验证集上进行评估。这有助于调整超参数（如学习率、批量大小等），以及防止过拟合，即模型过度适应训练数据而忽略了泛化能力。开发者会在每个epoch结束后，在验证集上计算损失函数和指标，选择性能最好的模型保存。

3. **测试集（Test Set）**：这是最后用于衡量模型实际性能的集合，因为在这个阶段不会对模型进行任何改动。测试集的结果通常会在论文或项目报告中公布，以提供一个公正的评价标准。