yolov5使用自己训练的权重

使用自己训练的权重进行yolov5的步骤如下：
1. 下载yolov5的权重文件（例如yolov5s.pt）
2. 将下载的权重文件放到weights文件夹下
3. 修改模型配置文件，将原有的配置文件（例如yolov5s.yaml）复制一份，并重命名为自定义的配置文件（例如fruit_detection.yaml），然后打开该配置文件
4. 在配置文件中修改数据集相关的参数，包括nc（类别数）、train（训练集路径）、val（测试集路径）、names（类别名）
5. 运行yolov5代码，使用自己训练的权重进行目标检测

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yolov5使用预训练权重

yolov5使用预训练权重可以通过下载并加载已经训练好的权重文件来实现。在给定的引用中，列举了几个预训练权重文件，如yolov5l.pt、yolov5m.pt等。您可以选择其中一个权重文件，然后在代码中加载它来使用预训练模型。

另外，引用中提供了一个方案，可以通过修改datasets.py文件中的num_workers参数来调整数据加载的并行程度，将其设置为0可以禁用多进程数据加载，有时可以解决一些加载权重的问题。

如果您还没有安装所需的依赖项，可以使用引用中给出的命令通过pip进行安装。

yolov8使用预训练权重

YOLOv8可以使用多种不同的预训练权重文件，包括yolov8n-seg.pt、yolov8s-seg.pt、yolov8m-seg.pt、yolov8l-seg.pt和yolov8x-seg.pt。这些预训练权重文件是使用混合精度训练技术训练得到的。使用混合精度预训练权重可以提高YOLO目标检测算法的推理速度，并降低模型在部署设备上的内存占用。这对于实时目标检测任务和资源受限设备上的部署非常有益。