yolov5增加训练轮数

根据引用\[1\]中提到的信息，可以在yolov5s.yaml文件中查看主干网络的层数。冻结训练是迁移学习中常用的方法，可以使用公共数据集提供的预训练权重作为初始权重，然后冻结主干网络，只fine-tune后面的层。这样可以减少训练时间并提高性能。

增加训练轮数可以通过增加epoch来实现。根据引用\[2\]中的解释，一个epoch表示使用训练集中的全部样本进行一次训练。因此，如果想增加训练轮数，可以增加epoch的数量。

另外，根据引用\[3\]中提到的多尺度训练的方法，也可以通过设置不同的图片输入尺度来增加训练的多样性，从而提高模型的性能和鲁棒性。

总结起来，要增加yolov5的训练轮数，可以通过增加epoch的数量，并可以考虑使用多尺度训练的方法来提高模型性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5训练参数简介](https://blog.csdn.net/dou3516/article/details/128894035)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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