YOLO v5中def compute_loss(pred, targets, model)，这个函数中的targets的实参是什么

在YOLOv5中，`targets`是一个包含目标标签信息的列表，其中每个元素对应一张图片的目标标签信息。每个目标标签信息包括以下内容：

- `image_id`：图片的id，用于区分不同的图片。
- `boxes`：图片中所有目标的边界框，用二维数组表示，每个边界框由4个值组成，分别是左上角的x坐标、左上角的y坐标、右下角的x坐标和右下角的y坐标。
- `labels`：图片中所有目标的类别标签，用一维数组表示，每个元素是一个整数，表示对应目标的类别。

例如，如果我们有两张图片，它们的目标标签信息为`targets = [target1, target2]`，其中`target1`和`target2`是两个字典，分别包含了第一张图片和第二张图片的目标标签信息。那么`targets`的实参应该是这样的：

targets = [
    {'image_id': 1, 'boxes': [[10, 20, 50, 80], [60, 70, 120, 180]], 'labels': [0, 1]},
    {'image_id': 2, 'boxes': [[30, 40, 80, 120]], 'labels': [2]}
]

其中第一张图片中有两个目标，分别是类别0和类别1，它们的边界框分别是`[10, 20, 50, 80]`和`[60, 70, 120, 180]`；第二张图片中有一个目标，类别为2，它的边界框是`[30, 40, 80, 120]`。