训练yolov5，一共有7450张图片将数据集划分成训练集验证集和测试集比较好，还是划分成训练集和验证集好

对于数据集的划分，通常建议将数据划分为训练集、验证集和测试集，以便进行模型训练、调整和评估。

将数据集划分为训练集和验证集的好处是，可以使用训练集来训练模型，然后使用验证集来调整模型的超参数，如学习率、正则化等。通过在验证集上评估模型的性能，可以选择最佳的超参数设置，以获得更好的模型性能。

测试集则用于评估最终模型的性能，它是在训练和验证过程中没有使用过的独立样本。使用测试集可以对模型进行最终的性能评估，并提供在实际应用中的预测性能的估计。

根据你提供的数据集大小（7450张图片），一种常见的做法是将数据划分为70%的训练集和30%的验证集。然后，使用训练集来训练模型，使用验证集来选择最佳的超参数设置。最后，在完成模型训练和调整后，使用测试集来评估模型的性能。

当然，具体的划分比例还取决于你的具体应用和数据集特点。如果你有足够大的数据集，可以考虑增加验证集和测试集的比例，例如60%的训练集、20%的验证集和20%的测试集。这样可以更好地评估模型的泛化能力。

总结起来，将数据集划分为训练集、验证集和测试集可以帮助你建立一个有效的模型开发流程，以获得更好的模型性能和泛化能力。