本文档详细记录了在使用Yolov5训练过程中遇到的两个关键错误：1) 输入尺寸与卷积核尺寸不匹配导致的RuntimeError；2) 模型配置文件中输入通道数设置不当引发的问题。解决方案是调整模型配置文件，确保输入通道数与前一层输出通道数一致，并避免在不应有的位置添加额外参数。通过修复这些错误，成功地解决了模型构建和训练的问题。
Yolo-v5
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎
yolov5自己修改模型配置文件出现以下问题
RuntimeError: Calculated padded input size per channel: (34 x 34).Kernel size: (64 x 64). Kernel size can't be greater than actual input size
RuntimeError: Given groups=1, weight of size [96, 96, 2, 2], expected input[1, 64, 32, 32] to have 96 channels, but got 64 channels instead
yaml配置中，输入通道数会从传入上一个模块输出的通道数，不需要加入该模块的输入参数，上面加入后，传给该模块函数的参数就从6个变成7个了。
解决：把yaml配置文件的输入参数给去掉，模型函数中变量记得对于上配置函数的参数，第一个参数是传入特征图的输入通道数
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