这张图片显示的是使用YOLOv5（一种流行的物体检测算法）进行训练时的一段命令行指令以及对应的注释，这些注释是中文的。这里列出的是两个不同情况下的命令行用法。

上面的命令：

```
python train.py --data custom.yaml --weights yolov5s.pt
```

这个命令是用于训练一个YOLOv5模型。参数`--data`后面跟的是一个YAML文件（`custom.yaml`），这个文件包含了数据集的配置信息。参数`--weights`后面跟的是预训练模型的权重文件，这里用的是`yolov5s.pt`，其中`yolov5s`代表的是YOLOv5的一个小型版本，适用于在资源有限的设备上进行快速训练和检测。

注释说明：

- 对于小样本、中样本，建议从官网预训练模型进行训练。

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下面的命令：

```
# --weights ''
python train.py --data custom.yaml --weights '' --cfg yolov5s.yaml
```

这个命令同样是用于训练YOLOv5模型，但与上面的命令不同的是，这里`--weights`参数后面是空的，意味着训练将从头开始，不使用任何预训练的权重。`--cfg`参数后面跟的是模型的配置文件，这里使用的是`yolov5s.yaml`，该文件定义了模型的架构和其他参数。

注释说明：

- 对于大样本，建议从零开始训练（无需预训练模型）。

根据这些信息，如果你的数据集比较大，建议从头开始训练，这可能有助于模型更好地学习数据集的特征。反之，如果你的数据集较小或者是中等大小，使用预训练模型作为起点可能会得到更好的结果，因为预训练模型已经学习了大量的图像特征，可以提升模型对新样本的泛化能力。

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第一个命令：

```
python train.py --data custom.yaml --weights yolov5s.pt
```

在这个命令中，只有`custom.yaml`文件是必须的，因为它包含了所有必要的数据集信息，如数据集的路径和类别名称等。另外，这个命令使用了`--weights yolov5s.pt`参数来指定预训练的权重。当你提供了预训练权重时，模型的结构是由这些权重隐含定义的，因为权重文件`.pt`中已经包含了模型结构和权重的信息。所以，不需要额外指定模型的配置文件（例如`yolov5s.yaml`），因为预训练权重文件中已经包含了模型结构的必要信息。

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在第二个命令中：

```
python train.py --data custom.yaml --weights '' --cfg yolov5s.yaml
```

`--cfg yolov5s.yaml`参数被用来指定模型的配置文件。这是必须的，因为这条命令不使用预训练的权重（由`--weights ''`指示），因此需要明确告诉训练脚本你想要构建的模型的结构。

简单来说，当你使用预训练权重时，模型的结构由权重文件定义，不需要额外的模型配置文件。但是，如果你不使用预训练权重，你需要通过模型配置文件来定义模型的结构。