yolov5各训练参数意义

Yolov5的各训练参数意义如下：

1. batch_size：每次训练的样本数目。
2. epochs：训练的轮数。
3. learning_rate：学习率，控制每次参数更新的步长。
4. momentum：动量，控制参数更新的方向。
5. weight_decay：权重衰减，控制模型复杂度。
6. optimizer：优化器，控制参数更新的算法。
7. lr_scheduler：学习率调度器，控制学习率的变化。
8. img_size：输入图片的大小。
9. num_classes：分类数目。
10. conf_thres：置信度阈值，控制预测结果的可信度。
11. iou_thres：IOU阈值，控制预测结果的准确度。
12. augment：数据增强，增加训练数据的多样性。
13. hyp：超参数，控制模型的训练效果。
14. multi_scale：多尺度训练，提高模型的鲁棒性。