yolov5-5.0权重文件能转成yolov5-7.0的权重文件吗

时间: 2023-08-31 20:14:31 浏览: 235
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YOLOv5 权重文件，v5.0/v6.0/v6.1。

根据提供的引用\[1\]，yolov5-5.0的权重文件不能直接转换成yolov5-7.0的权重文件。因为yolov5-5.0和yolov5-7.0是不同版本的模型，它们的网络结构和参数设置可能有所不同。所以，如果你想在yolov5-7.0版本中使用权重文件，你需要重新训练模型或者使用已经适配yolov5-7.0版本的权重文件。 #### 引用[.reference_title] - *1* [YOLOv5-7.0版本+PyQt5](https://blog.csdn.net/weixin_51352168/article/details/128737469)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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Traceback (most recent call last): File "/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/detect.py", line 183, in <module> detect() File "/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/detect.py", line 39, in detect model = attempt_load(weights, map_location=device) # load FP32 model File "/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/models/experimental.py", line 118, in attempt_load ckpt = torch.load(w, map_location=map_location) # load File "/Users/jason/Downloads/yolov5-7.0/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 809, in load return _load(opened_zipfile, map_location, pickle_module, **pickle_load_args) File "/Users/jason/Downloads/yolov5-7.0/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1172, in _load result = unpickler.load() File "/Users/jason/Downloads/yolov5-7.0/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/serialization.py", line 1165, in find_class return super().find_class(mod_name, name) AttributeError: Can't get attribute 'SPPF' on <module 'models.common' from '/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/models/common.py'>

这是一个Python代码的错误提示信息，显示出错的文件路径是“/Users/jason/Downloads/yolov5-5.0/detect.py”，错误的具体位置在第183行，最近的调用是在第39行。错误原因是在尝试加载模型权重时出现问题。
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训练数据为：data = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4; 0.5, 0.6, 0.7, 0.8; 0.9, 1.0, 1.1, 1.2; 1.3, 1.4, 1.5, 1.6; 1.7, 1.8, 1.9, 2.0; 2.1, 2.2, 2.3, 2.4; 2.5, 2.6, 2.7, 2.8; 2.9, 3.0, 3.1, 3.2; 3.3, 3.4, 3.5, 3.6; 3.7, 3.8, 3.9, 4.0; 4.1, 4.2, 4.3, 4.4; 4.5, 4.6, 4.7, 4.8; 4.9, 5.0, 5.1, 5.2; 5.3, 5.4, 5.5, 5.6; 5.7, 5.8, 5.9, 6.0; 6.1, 6.2, 6.3, 6.4; 6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0]; label_data = [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1]; 请通过data以及label_data来实现softmax算法（通过matlab），并且对数据test_data=[2.1, 0.2, 2.3, 1.4;1.5, 0.6, 5.7, 2.8;]进行预测

4.9, 5.0, 5.1, 5.2; 5.3, 5.4, 5.5, 5.6; 5.7, 5.8, 5.9, 6.0; 6.1, 6.2, 6.3, 6.4; 6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0]; % 标签数据 label_data = [0, 1, 2, 0, 1...

使用tensorflow2.0.0版本实现多变量线性回归模型，要求有准备数据、构建模型、训练模型、预测模型四个步骤，使用np.random.seed准备数据，权重有3个，分别为9.0、2.0、8.0，偏置为1.0，无需在控制台输出结果，但是要使用matplotlib输出图像

x1_test = np.array([[5.0]]) x2_test = np.array([[3.0]]) x3_test = np.array([[7.0]]) y_pred = model.predict([x1_test, x2_test, x3_test]) # 输出图像 plt.plot(history.history['loss']) plt.title('Model ...

粒子群优化算法（PSO）求解车辆路径问题（VRP）。问题描述 假定配送中心最多可以用2辆车对8个客户进行运输配送。每个车辆载重均为8吨，车辆每次配送的最大行驶距离为50km，配送中心（编号0）与8个客户之间及8个客户相互之间的距离dij（i, j = 1, 2, , 8）、8个客户的货物需求rj（j = 1, 2, , 8）如表1所示。要求寻找一条路径，使得配送总里程最短。 表1 物流中心各节点之间的距离及客户需求 dij 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 0 4 6 7.5 9 20 10 16 8 1 4 0 6.5 4 10 5 7.5 11 10 2 6 6.5 0 7.5 10 10 7.5 7.5 7.5 3 7.5 4 7.5 0 10 5 9 9 15 4 9 10 10 10 0 10 7.5 7.5 10 5 20 5 10 5 10 0 7 9 7.5 6 10 7.5 7.5 9 7.5 7 0 7 10 7 16 11 7.5 9 7.5 9 7 0 10 8 8 10 7.5 15 10 7.5 10 10 0 rj（吨） 1 2 1 2 1 4 2 2用java编写

{20.0, 5.0, 10.0, 5.0, 10.0, 0.0, 7.0, 9.0, 7.5}, {6.0, 10.0, 7.5, 7.5, 9.0, 7.5, 0.0, 7.0, 10.0}, {8.0, 7.5, 7.5, 9.0, 7.5, 9.0, 7.0, 0.0, 10.0}, {16.0, 11.0, 7.5, 15.0, 10.0, 7.5, 10.0, 10.0, ...

请给出能正确运行的matlab代码

4.9, 5.0, 5.1, 5.2; 5.3, 5.4, 5.5, 5.6; 5.7, 5.8, 5.9, 6.0; 6.1, 6.2, 6.3, 6.4; 6.5, 6.6, 6.7, 6.8; 6.9, 7.0, 7.1, 7.2; 7.3, 7.4, 7.5, 7.6; 7.7, 7.8, 7.9, 8.0]; % 标签数据 label_data = [0, 1, 2, 0, 1...

yolov5 6.0/6.1版本yolov5x.pt权重文件

github限速，文件有很大， 下载了好久，无语。

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