yolov5 7.0 seg结垢

### YOLOv5 7.0 版本分割模型常见问题及解决方案

#### 1. 数据集准备不当
如果数据集中标注文件不符合预期格式，可能导致训练失败或效果不佳。确保图像路径和标签文件正确无误，并遵循官方文档中的数据集结构指南[^1]。

import yaml

with open('data.yaml', 'r') as file:
    data_config = yaml.safe_load(file)

print(data_config)

#### 2. 训练参数配置错误
不合适的超参数设定会影响收敛速度甚至无法正常启动训练过程。建议参照项目仓库内的默认配置文件调整学习率、批次大小等关键项。

train: ./path/to/train/images/
val: ./path/to/validation/images/

nc: 80
names: ['class_1', 'class_2']
...

#### 3. GPU资源不足
当显存不足以支持所选batch size时会出现OOM(out of memory)错误。降低batch-size或者减少输入图片分辨率可缓解此状况；另外也可以尝试使用混合精度训练加速并节省内存消耗。

# 使用混合精度训练
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --half

#### 4. 模型权重加载异常
下载预训练权重过程中网络不稳定造成文件损坏或是版本兼容性问题均可能引发此类情况。确认使用的checkpoint与当前代码库相匹配，并考虑重新获取官方发布的最新版权重文件。

wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v7.0/yolov5s-seg.pt