yolov5继续训练连续上用best

YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习模型，可以实现图像中多个物体的实时检测和定位。在训练YOLOv5时，通常会使用连续迭代的方式，逐步优化模型的性能。

"连续训练"是指在原有的训练基础上继续进行后续的训练，以进一步提高模型的准确性和稳定性。当我们得到一个经过训练的YOLOv5模型并进行测试后，我们可以根据测试结果的表现来判断模型的优劣。

如果我们发现最佳模型（best）在测试过程中表现不佳或者有进一步提升的空间，我们可以通过连续训练的方式进一步改进模型。具体操作是，将之前得到的最佳模型作为初始模型，继续在更多的训练数据上进行训练，以进一步优化模型的权重和超参数。这样可以使模型更加适应不同场景和对象的检测需求。

使用连续上用best的方法，有助于继续优化YOLOv5模型的性能。通过持续的训练，模型可以更好地理解和学习目标物体的特征，进而提高检测准确率和召回率。这样的训练策略可以帮助我们逐步改进模型，逐渐接近甚至超过当前最佳模型在特定任务中的表现。

总结而言，YOLOv5继续训练连续上用best的方法，是一种优化深度学习模型性能的策略。通过在已有最佳模型的基础上进行进一步训练，可以逐步提高模型的表现，以更好地满足目标检测任务的需求。