train.py 部分为模型训练部分的程序文件，模型训练主要通过调用这部分的文件， 将调用 mask_data.yaml 和 mask_yolov5.yaml 部分对模型进行训练，对数据集训练 200epoch，最终得到训练好的模型，然后对训练好的模型中的权重文件进行验证，最 终调用最好的权重文件实现目标检测。 在 pycharm 中调用 train.py 文件进行模型训练，输入命令“python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 200 – batch—size 4”开始训练。 这里，epoch 是指在前向和反向传播中每一批次的单次训练迭代。所以，仅仅一 次训练是无法达到收敛拟合的，需要多次反复操作才能趋向稳定状态。Epoch 的大小 直接决定了参与训练数据的拟合状态。而随着 epoch 数量的增多，训练网络中的权值 随着更新迭代次数逐渐增加，曲线也由最开始的欠拟合状况逐渐走向优化适宜状态， 最终走向过拟合状态。本文设定 epoch 为 200。 Batch 即定义为批次数据中的大小单位，在训练过程中的参数如果要改变便是以 批次为单位进行，本文设定的 batch 为 4。如图 3.12 为模型训练的过程，整个训练历 时约 83.3 小时，训练结果保存在 runs/train/路径下，其中保存的权重文件会有两个， 分别为最好的模型和最后的模型。换一种说法

train.py是模型训练部分的程序文件，通过调用该文件，使用mask_data.yaml和mask_yolov5.yaml对模型进行训练。在训练过程中，我们训练200个epoch，并得到训练好的模型。训练完成后，我们使用训练好的权重文件进行验证，并选择最好的权重文件进行目标检测。在PyCharm中调用train.py文件进行模型训练时，可以使用命令“python train.py --data mask_data.yaml --cfg mask_yolov5s.yaml --weights pretrained/yolov5s.pt --epoch 200 --batch-size 4”，其中epoch表示前向和反向传播中每个批次的单次训练迭代次数。因此，需要多次训练才能达到收敛拟合的效果。本文设定epoch为200。Batch是指批次数据的大小单位，训练过程中的参数改变以批次为单位进行。本文设定batch为4。整个训练过程大约持续83.3小时，训练结果保存在runs/train/路径下，其中保存的权重文件包括最好的模型和最后的模型。

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在模型训练过程中主要调用train.py文件，此文件为模型训练的程序文件，在使用时会调用两个配置文件，一个是数据集配置文件mask_data.yaml，另一个是模型配置文件mask_yolov5s.yaml。换一种说法

在进行目标检测模型的训练过程中，主要需要调用train.py文件，这是一个负责模型训练的程序文件。在使用train.py文件时，需要调用两个配置文件，分别是数据集配置文件mask_data.yaml和模型配置文件mask_yolov5s.yaml。数据集配置文件mask_data.yaml主要是对训练数据集进行了配置，包括数据集的路径、类别数量、训练集和验证集的比例等信息。模型配置文件mask_yolov5s.yaml则是对模型进行了配置，包括模型的类型、输入大小、训练的超参数、优化器等信息。同时，该文件还可以定义模型的训练策略、学习率衰减等操作。在训练过程中，调用train.py文件并引入这两个配置文件，可以方便地对模型进行训练，并根据需要进行调整和优化。

train.py是模型训练部分的程序文件，通过调用该文件，使用mask_data.yaml和mask_yolov5.yaml对模型进行训练。在训练过程中，我们训练100个epoch，并得到训练好的模型。训练完成后，我们调用val.py，选择训练效果最好的权重文件进行目标检测。其中epoch表示前向和反向传播中每个批次的单次训练迭代次数。因此，需要多次训练才能达到收敛拟合的效果。本文设定epoch为100。Batch是指批次数据的大小单位，训练过程中的参数改变以批次为单位进行，本文设定的batch为4。如图3.9为模型训练的过程，其中保存的权重文件会有两个，分别为数据集上训练效果最好的模型和最后训练的模型。换一种说法

train.py是目标检测模型训练的重要程序文件，通过调用该文件并引入mask_data.yaml和mask_yolov5.yaml配置文件，可以对模型进行训练。在训练过程中，需要设置epoch参数来指定前向和反向传播中每个批次的单次训练迭代次数。一般情况下，需要多次训练才能达到收敛拟合的效果。本文中，我们将epoch参数设置为100。Batch是指批次数据的大小单位，训练过程中的参数改变以批次为单位进行。在本文中，我们将batch参数设置为4。

在模型训练过程中，我们会得到两个保存的权重文件，分别为数据集上训练效果最好的模型和最后训练的模型。图3.9展示了模型训练的过程，其中可以看到训练过程中的loss值随着epoch次数的增加而逐渐降低，表明模型的训练效果在逐渐提升。在训练完成后，我们可以调用val.py程序文件，选择训练效果最好的权重文件进行目标检测操作。