yolov5 6.0训练推理

在使用yolov5 6.0进行训练和推理时，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，你需要下载并安装yolov5 6.0版本的代码和依赖库。

2. 接下来，你可以根据自己的需求，准备训练数据集。你可以参考第一个链接中的详细教程，了解如何准备数据集和配置文件。

3. 在训练之前，你需要下载对应版本的权重文件。这些权重文件可以在训练时使用，也可以在推理时使用。你可以在runs/train/exp15/weights文件夹中找到训练完成后生成的pt文件。如果上次训练中止，你可以将上一轮训练结果的pt文件替换为last.pt，然后继续训练。对于推理，一般使用best.pt文件。

4. 在训练过程中，你可以根据需要进行调整和优化，比如修改模型结构、调整超参数等。训练完成后，你会得到一个训练好的模型文件。

5. 接下来，你可以使用训练好的模型进行推理。使用onnx模型可以直接被OpenCV DNN加载。此外，yolov5 6.0版本还提供了更轻巧的nano迷你版pt模型，可以根据需要选择合适的模型进行推理。

总结起来，使用yolov5 6.0版本进行训练和推理的步骤如下：
1 - 下载并安装yolov5 6.0版本的代码和依赖库。
2 - 准备训练数据集，可以参考第一个链接中的教程。
3 - 下载对应版本的权重文件，可以在runs/train/exp15/weights目录中找到训练生成的pt文件。
4 - 根据需要进行调整和优化，训练模型。
5 - 使用训练好的模型进行推理，可以使用onnx模型直接加载或选择nano迷你版pt模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [windows上yolov5 6.0 6.1训练 jetson nano上用tensorrtx部署](https://blog.csdn.net/weixin_46596757/article/details/123221380)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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