Fix the finetune command in zh_CN yolov5_tutorial.md

configs/yolox/yolox_nano_8xb8-300e_coco.py

@@ -13,6 +13,7 @@
     neck=dict(
         deepen_factor=deepen_factor,
         widen_factor=widen_factor,
-        use_depthwise=True),
+        use_depthwise=use_depthwise),
     bbox_head=dict(
-        head_module=dict(widen_factor=widen_factor, use_depthwise=True)))
+        head_module=dict(
+            widen_factor=widen_factor, use_depthwise=use_depthwise)))

docs/zh_cn/user_guides/yolov5_tutorial.md

@@ -123,10 +123,10 @@ wget https://download.openmmlab.com/mmyolo/v0/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_fast_8x
 ```shell
 cd mmyolo
 python tools/train.py configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_fast_1xb4-300e_balloon.py \
-                      --cfg-options load_from='yolov5_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco_20220918_084700-86e02187.pth' custom_hooks.0.strict_load=False
+                      --cfg-options load_from='yolov5_s-v61_syncbn_fast_8xb16-300e_coco_20220918_084700-86e02187.pth' custom_hooks=None
 ```
 
-注意： 必须要设置 `custom_hooks.0.strict_load=False`, 将 EMAHook 的 strict_load 初始化参数设置为 False，否则会报权重不匹配的错误。
+注意： 原则上在微调阶段应该将 `EMAHook` 的 `strict_load` 初始化参数设置为 `False` 即命令为 `custom_hooks.0.strict_load=False`。但由于 MMEngine v0.1.0 为初期开发版本，目前这样设置会出现问题。因此暂时只能通过命令 `custom_hooks=None`，关闭 `custom_hooks` 使用，从而正确加载预训练权重。预计会在下个版本修复此问题。
 
 3. 冻结 backbone 进行训练
 
@@ -207,3 +207,7 @@ python tools/test.py configs/yolov5/yolov5_s-v61_syncbn_fast_1xb4-300e_balloon.p
 <div align=center>
 <img src="https://user-images.githubusercontent.com/27466624/190913272-f99709e5-c798-46b8-aede-30f4e91683a3.jpg" alt="result_img"/>
 </div>
+
+## 模型部署
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+正在准备中，敬请期待！