yolov4训练之后的权重文件

在训练完YOLOv4模型后，可以得到一个权重文件，用于后续的目标检测任务。这个权重文件包含了模型的所有参数，可以通过以下步骤进行保存：

1. 在训练时，使用`-save_weights`参数来指定权重文件的保存路径，例如：

!python train.py --data data/custom.data --cfg cfg/yolov4-custom.cfg --weights yolov4.conv.137 -save_weights /path/to/save/weights

2. 在训练结束后，可以在指定的路径下找到保存的权重文件，例如：

/path/to/save/weights/last.weights

其中`last.weights`是最后一次训练得到的权重文件，也可以通过`-weights`参数指定使用哪个权重文件来进行预测，例如：

!python detect.py --source data/images/test.jpg --weights /path/to/save/weights/last.weights --cfg cfg/yolov4-custom.cfg --names data/custom.names

这样就可以使用训练得到的权重文件进行目标检测任务了。

相关问题

darknet yolov7预训练权重文件

Darknet是一种用于训练深度神经网络的开源框架。Yolov7是一种使用Darknet训练的物体检测模型，它可以快速准确地检测图像或视频中的不同物体。

预训练权重文件是在训练模型时保存的模型权重参数文件。这些权重文件可以用于重新训练或微调模型，或者直接在应用程序中使用。

使用Darknet训练的Yolov7模型的预训练权重文件通常包含了已经经过训练的神经网络的所有参数，包括卷积层、批标准化操作、缩放层等。这些参数与特定的数据集和模型架构有关，因此，每个数据集和模型架构都需要训练自己的权重。

通过使用已经训练好的Yolov7模型的预训练权重文件，可以加快新模型的训练，并提高其检测准确率。这是因为预训练权重文件中包含了大量的图像和标签，让新模型可以从中学到更多的特征和知识。

总之，darknet yolov7预训练权重文件是一种有助于快速训练和提高物体检测准确度的文件。

yolov5预训练权重文件

yolov5的预训练权重文件包括yolov5s.pt和yolov5m.pt等多个版本。其中，yolov5s.pt是较为常用的预训练权重文件，可以用于加快网络训练的速度；而yolov5m.pt则相对更大一些，可以获得更高的检测精度。在具体应用中，可以根据需求选择适合自己的预训练权重版本。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [目标检测---教你利用yolov5训练自己的目标检测模型](https://blog.csdn.net/jiaoty19/article/details/125614783)[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^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* [【目标检测】yolov5代码实战](https://blog.csdn.net/u012856866/article/details/130948368)[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^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]