YOLOv5模型训练流程详解

YOLOv5是一种先进的目标检测算法，具有高精度和快速推理的特点。在本文中，我们将详细介绍YOLOv5的模型训练流程，包括数据准备、模型配置和训练过程。

1. 数据准备
   在进行模型训练之前，我们首先需要准备训练数据集。数据集应包含标注的图像和对应的目标边界框信息。可以使用常见的标注工具如LabelImg或VIA来标注数据集。确保标注的格式与YOLOv5的要求相匹配，通常使用COCO格式或YOLO格式。

2. 模型配置
   接下来，我们需要配置YOLOv5的模型参数。YOLOv5提供了几个不同大小的预训练模型，包括Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l和Yolov5x。模型的大小会影响精度和推理速度，选择合适的模型根据实际需求进行训练。

在配置文件中，我们需要指定数据集的路径、类别数量、模型超参数等。此外，还可以设置训练的批次大小、学习率、迭代次数等。这些参数的选择需要根据具体情况进行调整。

下面是一个示例的YOLOv5模型配置文件：

model:
  name: yolov5s  # 模型名称
  num_classes: 80