yolov5接着以前训练的模型再训练
时间: 2023-08-02 08:08:06 浏览: 167
您好!对于使用YOLOv5来接着以前训练的模型再训练,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备数据集:确保您有一个包含标注信息的新数据集,该数据集应与原始训练数据集相似。可以使用标注工具(如labelImg)对新数据集进行标注。
2. 配置训练参数:检查并更新YOLOv5的训练参数配置文件,例如`yolov5/models/yolov5s.yaml`。您可以调整学习率、迭代次数、批处理大小等参数。
3. 加载预训练模型:下载并加载之前训练的模型权重,您可以在YOLOv5的GitHub存储库中找到预训练权重文件。
4. 运行训练脚本:使用命令行运行训练脚本,指定新的数据集路径、权重文件路径和其他必要参数。示例命令如下:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data /path/to/data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights /path/to/weights.pt
```
其中,`--img`指定输入图像大小,`--batch`指定批处理大小,`--epochs`指定训练的迭代次数,`--data`指定数据集配置文件路径,`--cfg`指定模型配置文件路径,`--weights`指定预训练权重文件路径。
5. 观察训练进展:训练过程中,YOLOv5会输出训练日志和损失信息。您可以使用TensorBoard等工具来可视化训练进度和模型性能。
请注意,接着以前训练的模型再训练时,新的数据集应该与原始数据集的类别和标注信息保持一致,以便增量学习。此外,较小的学习率和更长的训练时间可能有助于更好地调整模型。