yoloV5如何利用上次模型结果用新的数据继续完善训练

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时目标检测算法，它通常通过迁移学习来利用预训练模型。如果想用新数据继续完善训练，可以按照以下步骤操作：

1. **加载预训练权重**：首先，使用`weights.load()`函数从先前训练好的模型（如yolov5s、yolov5m或yolov5l等）加载权重。

model = models yolov5.yolov5s # 或者其他版本
model.load_weights('path/to/your_pretrained_model.pth')

2. **准备新数据集**：整理好标注好的图片数据，并将其分为训练集和验证集。YOLOv5期望数据集采用COCO数据集格式。

3. **调整模型配置**：如果你的数据集与原始YOLOv5的数据有所不同（比如目标类别数或大小），可能需要修改`data.yaml`文件中的相应参数。

4. **混合模式训练（Mosaic and Augmentation）**：为了增加泛化能力，YOLOv5支持数据增强技术，包括mosaic数据融合和随机裁剪。确保在训练配置中启用它们。

train_loader = create_data_loader(data.train, img_size=640, bs=32, augment=True)
val_loader = create_data_loader(data.val, img_size=640, bs=16, shuffle=False, augment=False)

5. **继续训练（Finetuning）**：最后，在`trainer.py`脚本中，设置适当的优化器、损失函数和训练轮数，然后运行`fit()`函数来进行微调。

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001) # 可能需要调整学习率
scheduler = OneCycleLR(optimizer, ...)
model.fit(train_loader, val_loader, epochs=10, learn_rate=scheduler)