python train_sparity.py --st --sr 0.0002 --weights yolov5s.pt --data data/your_data.yaml --epochs 100 --imgsz 512 --adam ...

这是一个用 Python 编写的命令行脚本，用于使用稀疏训练（Sparse Training）方法训练 YOLOv5 目标检测模型。其中，参数含义如下：

- `--st`：启用稀疏训练模式。
- `--sr 0.0002`：设置稀疏训练的稀疏率（Sparsity Ratio）为 0.0002。
- `--weights yolov5s.pt`：使用预训练的 YOLOv5s 模型权重进行训练。
- `--data data/your_data.yaml`：指定数据集的配置文件路径。
- `--epochs 100`：训练轮数为 100 轮。
- `--imgsz 512`：输入图片的大小为 512x512 像素。
- `--adam`：使用 Adam 优化器进行训练。

如果你想要训练自己的 YOLOv5 模型，可以修改相应的参数，将 `--data` 参数指向自己的数据集配置文件，并将 `--weights` 参数改为预训练模型的权重文件路径。