• task: 指定任务类型，这里是 detect，表示进行目标检测任务。
• mode: 指定模式，train 表示训练模式。
• model: 模型权重文件的路径，这里是预训练模型权重的路径。
• data: 数据集配置文件的路径，指定了训练和验证数据的位置和格式。
• epochs: 训练的总轮数，这里是 100 轮。
• batch: 每批次的样本数量，这里是 1，表示每次迭代处理一个样本。
• imgsz: 输入图像的尺寸，这里是 1024x1024 像素。
• save: 是否保存训练过程中的模型权重，true 表示保存。
• save_period: 每隔多少轮保存一次模型，-1 表示不周期性保存。
• cache: 是否缓存数据以加快加载速度，false 表示不缓存。
• device: 使用的设备，可以是 CPU 或 GPU，这里未指定。
• workers: 数据加载工作进程的数量，这里是 8。
• project: 保存训练结果的目录前缀，这里未指定。
• name: 当前训练运行的名称，这里是 train58。
• exist_ok: 如果为 true，则允许覆盖已存在的项目文件夹。
• pretrained: 是否使用预训练的权重，true 表示使用。
• optimizer: 优化器的选择策略，auto 表示自动选择。
• verbose: 是否在训练过程中输出详细信息，true 表示输出。
• seed: 随机种子，用于确保结果的可重复性。
• deterministic: 是否启用确定性训练，true 表示启用。
• patience: 早停策略中的耐心轮数，这里是 100。
• amp: 是否使用自动混合精度训练，true 表示使用。
• lr0, lrf, momentum, weight_decay: 与优化器相关的学习率、动量和权重衰减参数。
• warmup_epochs, warmup_momentum, warmup_bias_lr: 学习率预热的相关参数。
• box, cls, dfl, pose, kobj: 不同任务损失的权重。
• iou, max_det: 检测时使用的交并比阈值和最大检测数量。
• conf: 检测置信度阈值。
• val: 是否进行验证集评估，true 表示进行。
• split: 验证集的分割方式。
• save_json, save_hybrid: 是否保存某些特定的输出格式。
• source: 用于检测的图像或视频源。
• vid_stride: 视频处理时的帧间隔。
• visualize: 是否在训练过程中可视化结果。
• augment: 是否应用数据增强。
• agnostic_nms: 是否使用与尺度无关的非极大值抑制。
• classes: 类别数量。
• dropout: dropout 正则化的比例。
• plots: 是否生成训练过程中的损失和准确率图表。
• 其他参数：如颜色空间变换、几何变换、自动数据增强等数据增强选项。