yolov5训练钢铁数据集参数设置

根据引用\[1\]中的代码，使用SuperGradients训练模型的步骤是通过trainer.train()函数来实现的。在该函数中，需要传入模型、训练参数、训练数据和验证数据。

对于钢铁数据集的训练参数设置，可以参考引用\[2\]中的方案。在该方案中，使用了FasterRCNN+Swin模型进行钢铁缺陷检测。可以根据该方案中的参数设置进行调整。

此外，引用\[3\]中提到了使用COCO数据集进行训练的方法。可以将钢铁数据集转换为COCO数据集的格式，并使用paddledetection工具中的x2coco.py脚本进行转换。不过，如果你已经有了VOC格式的数据集，也可以直接使用VOC格式进行训练。

综上所述，针对yolov5训练钢铁数据集的参数设置，你可以参考FasterRCNN+Swin模型的参数设置，并根据实际情况选择使用COCO数据集格式或VOC数据集格式进行训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一步一步介绍如何基于 YOLO-NAS 训练钢铁表面的缺陷的数据集+目标检测的代码实现](https://blog.csdn.net/tianqiquan/article/details/131096995)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [paddle学习赛——钢铁目标检测（yolov5、ppyoloe+，Faster-RCNN）](https://blog.csdn.net/qq_56591814/article/details/127219469)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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