yolov5保存权重间隔

我可以回答这个问题。在使用 YOLOv5 进行训练时，可以通过设置 save_period 参数来控制保存权重的间隔。默认情况下，每 1000 个迭代保存一次权重。如果需要更频繁地保存权重，可以将 save_period 设置为更小的值。

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yolov7保存权重间隔修改

我可以回答这个问题。yolov7保存权重间隔可以通过修改代码中的save_interval参数来实现。默认情况下，save_interval为10，即每10个epoch保存一次权重。如果想要修改保存间隔，可以在训练脚本中修改该参数的值。

yolov5训练参数说明

YoloV5是一种基于深度学习的目标检测算法，其训练参数说明如下：

1. batch_size：每次训练使用的样本数目大小。

2. epochs：训练的轮数。

3. learning_rate：学习率。

4. momentum：动量的大小。

5. decay：权重衰减的大小。

6. image_size：输入图像的大小。

7. num_classes：检测的目标的类别数目。

8. anchors：anchor box 的大小。

9. strides：网络中卷积层的步幅大小。

10. save_per_epoch：每训练一轮参数保存的间隔数目。

这些参数可以根据具体的数据集和应用需求进行调整。