yolov5形参设置

根据提供的引用内容，yolov5的形参设置主要是通过yaml文件进行配置。具体来说，yolov5s模型的配置文件位于models/yolov5s.yaml中。在这个yaml文件中，可以设置各种形参，包括网络结构、输入图像大小、训练参数、数据增强等。

为了更好地理解yolov5的形参设置，可以参考以下步骤：
1. 打开models/yolov5s.yaml文件，查看其中的配置内容。
2. 在文件中找到"model"部分，这里定义了yolov5的网络结构。可以看到"model"下面有一个"arch"字段，它指定了使用的网络结构，例如"yolo"、"yolov3"等。
3. 继续查找"model"下的其他字段，例如"nc"表示类别数目，"depth_multiple"表示网络深度的倍数等。根据需要，可以修改这些字段的值来满足自己的需求。
4. 接下来，可以查看"train"部分的配置。这里定义了训练相关的参数，例如学习率、批大小、优化器等。可以根据实际情况进行调整。
5. 还可以查看"data"部分的配置，这里定义了数据集的相关参数，例如数据集路径、输入图像大小、数据增强方式等。可以根据自己的数据集进行相应的配置。

通过以上步骤，你可以了解到yolov5的形参设置是通过yaml文件进行配置的。根据实际需求，可以修改这些形参的值来满足自己的需求。