摘要在目标检测任务中，YOLOv5凭借其出色的速度与精度平衡成为工业界和学术界的首选模型之一。然而，训练YOLOv5时往往面临显存限制的挑战——更大的batch size通常能带来更稳定的梯度估计和更好的模型收敛性，但GPU显存容量却成为制约因素。本文提出基于梯度累积（Gradient Accumulation）的优化方案，通过模拟大batch size训练，在不增加显存占用的前提下提升模型性能。我们将详细介绍梯度累积的原理、YOLOv5中的实现方法、超参数调优策略，并在COCO、VisDrone、DOTA等多个数据集上进行实验验证。完整代码已开源，可直接集成到YOLOv5训练流程中。关键词：YOLOv5；梯度累积；大batch训练；目标检测；显存优化一、背景与动机1.1 YOLOv5的优势与局限性YOLOv5作为One-Stage目标检测器的代表作，在COCO数据集上实现了50+ FPS的推理速度和超过50%的AP精度。其网络架构包含Backbone（CSPDarknet）、Neck（PANet）和Head（Detect层），参数量从7M（YOLOv5n）到87M（YOLOv5x）不等。然而，训练YOLOv5时，标准的batch size通常设置为16（在V100 32GB上）或更小（在消费级GPU上）。小batch size带来的问题包括：梯度估计噪声大：梯度方差与batch size成反比，小batch导致训练不稳定Batch Normalization失效