yolov5s.yaml

**YOLOv5s配置文件**
=====================本文档描述了YOLOv5s的配置文件，用于自定义模型训练和推理。

**基本设置**
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yml# YOLOv5s配置文件train:
 # 训练数据集路径 data: /path/to/train/dataset # 验证数据集路径 val: /path/to/val/dataset # 模型名称 name: yolov5s # 设备ID（GPU ID）
 device:0

**模型设置**
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yml# 模型设置model:
 # 模型类型（YOLOv5s）
 type: yolov5s # 输入尺寸（416x416）
 input_size: [416,416]
 # 输出尺寸（13x13）
 output_size: [13,13]

**训练设置**
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yml# 训练设置train:
 # 训练批次大小 batch_size:64 # 训练轮数 epochs:100 # 学习率初始值 lr_init:0.01 # 学习率衰减因子 lr_decay:0.1

**验证设置**
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yml# 验证设置val:
 # 验证批次大小 batch_size:32 # 验证轮数 epochs:10

**推理设置**
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yml# 推理设置infer:
 # 模型名称 name: yolov5s # 设备ID（GPU ID）
 device:0 # 输入尺寸（416x416）
 input_size: [416,416]

**自定义设置**
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yml# 自定义设置custom:
 # 自定义模型名称 model_name: custom_yolov5s # 自定义设备ID（GPU ID）
 device_id:1

**注释**

* `data` 和 `val` 指定训练和验证数据集的路径。
* `name` 指定模型名称。
* `device` 指定设备ID（GPU ID）。
* `type` 指定模型类型（YOLOv5s）。
* `input_size` 和 `output_size` 指定输入和输出尺寸。
* `batch_size` 和 `epochs` 指定训练批次大小和轮数。
* `lr_init` 和 `lr_decay` 指定学习率初始值和衰减因子。
* `custom` 指定自定义设置。

**示例代码**

import torchfrom yolov5s import YOLOv5s# 加载模型model = YOLOv5s()

# 设定设备ID（GPU ID）
device_id =0# 设定输入尺寸input_size = [416,416]

# 设定输出尺寸output_size = [13,13]

# 设定训练批次大小batch_size =64# 设定训练轮数epochs =100# 设定学习率初始值lr_init =0.01# 设定学习率衰减因子lr_decay =0.1# 设定验证批次大小val_batch_size =32# 设定验证轮数val_epochs =10# 设定推理设备ID（GPU ID）
infer_device_id =0# 设定推理输入尺寸infer_input_size = [416,416]

# 设定自定义模型名称custom_model_name = "custom_yolov5s"

# 设定自定义设备ID（GPU ID）
custom_device_id =1# 训练模型model.train(device_id, input_size, output_size, batch_size, epochs, lr_init, lr_decay)

# 验证模型model.val(val_batch_size, val_epochs)

# 推理模型model.infer(infer_device_id, infer_input_size)

**注意**

* 本文档仅供参考，具体配置和设置请根据实际需求进行调整。
* YOLOv5s是基于PyTorch实现的深度学习模型，需要安装PyTorch环境才能使用。