yolov5训练完成的模型代码在哪个位置

Yolov5训练完成的模型代码默认保存在`runs/train/expX/weights`文件夹中，其中X是训练实验ID。在该文件夹中，您将找到两个权重文件：`best.pt`和`last.pt`。`best.pt`是在训练期间性能最佳的模型，而`last.pt`是训练结束时的最终模型。您可以将这些权重文件用于推理或继续训练。如果您使用`--project`和`--name`标志指定了项目名称和实验名称，则模型文件将保存在`runs/project_name/experiment_name/weights`文件夹中。

相关问题

yolov5训练模型代码

抱歉，作为AI语言模型，我没有能力提供完整的yolov5训练模型代码。但是，您可以在Yolov5官方仓库中找到完整的代码和说明文档：https://github.com/ultralytics/yolov5

以下是一些基于PyTorch的示例代码：

1. 安装yolov5和相关依赖项：

!git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
%cd yolov5
!pip install -r requirements.txt

2. 准备数据集和标注文件，将它们放在data目录下。

3. 修改训练配置文件，例如`yolov5s.yaml`。

4. 开始训练：

!python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 10 --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --name yolov5s_results

其中，`--img`表示输入图像的大小，`--batch`表示批量大小，`--epochs`表示训练的轮数，`--data`表示数据集的配置文件路径，`--cfg`表示模型配置文件路径，`--weights`表示预训练权重文件的路径，`--name`表示训练结果的文件夹名称。

5. 在训练过程中可以使用tensorboard可视化训练过程：

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir runs/

6. 训练结束后，可以使用以下命令来测试模型：

!python detect.py --weights yolov5s_results/weights/best.pt --img 640 --conf 0.4 --source data/images/

其中，`--weights`表示训练过程中保存的最佳权重文件，`--img`表示输入图像的大小，`--conf`表示置信度阈值，`--source`表示测试图像的路径。

yolov5已经训练好的模型代码在什么位置

yolov5已经训练好的模型可以在GitHub上找到，具体位置为：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases。在该页面中，你可以找到多个预训练模型，包括COCO数据集、VOC数据集和自定义数据集的模型。同时，你也可以下载训练代码和数据集，以便自己进行训练。