yolov5继续训练

根据引用的内容，如果想要继续训练yolov5模型，有几种情况需要考虑。首先，如果训练过程中中断了，可以继续训练。其次，如果训练完了但是未收敛，可以在原有的基础上继续训练。最后，如果训练完原有epoch后，想要继续训练更多的epoch，也是可以的。

总的来说，无论是训练过程中中断了还是训练完了但是未收敛，都可以使用之前训练得到的权重和学习率等参数继续训练。这样可以在之前的基础上继续优化模型，提高模型的准确性。

例如，如果训练完了30个epoch但是未收敛，想要继续训练40个epoch，总共70个epoch，可以直接使用之前训练了30个epoch的权重进行继续训练。这样可以在之前训练得到的基础上进一步提升模型的性能。

需要注意的是，继续训练时需要合理设置学习率和其他超参数，以确保训练的稳定性和效果。此外，继续训练时还可以考虑使用一些技巧，如学习率衰减、增加数据增强等，来进一步提升模型的性能。

综上所述，可以通过继续训练来优化yolov5模型，无论是在训练过程中中断了还是训练完了但是未收敛，都可以使用之前的权重和参数进行继续训练，以提升模型的准确性和性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5 继续训练](https://blog.csdn.net/weixin_44057060/article/details/124349715)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [YOLOV5-断点训练/继续训练](https://blog.csdn.net/weixin_42886071/article/details/126676646)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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