yolov5训练时固定某层参数学习

您好！对于Yolov5模型，要固定某层的参数学习，可以通过以下步骤来实现：

1. 在模型定义的代码中，找到要固定参数的层。这些层通常是预训练模型的一部分，比如骨干网络部分。

2. 在这些层的定义代码中，添加如下代码：`for param in layer.parameters(): param.requires_grad = False`。这将使这些层的参数不参与梯度更新。

3. 在训练过程中，确保这些固定参数的层不会被优化器更新。可以通过在优化器的参数列表中排除这些层的参数来实现。比如，如果您使用的是PyTorch框架，可以使用类似如下的代码：`optimizer = torch.optim.SGD(filter(lambda p: p.requires_grad, model.parameters()), lr=0.001)`。

通过以上步骤，您可以固定某些层的参数，只更新其他层的参数来进行训练。这在迁移学习等场景中非常有用，可以加快训练速度并提高模型性能。

相关问题

yolov5只训练固定的类别

### 配置 YOLOv5 以仅训练指定的固定类别

#### 修改数据集标签文件
对于只想训练某些特定类别的需求，可以通过编程方式处理数据集标签文件。具体来说，在YOLO格式下，每张图片对应一个`.txt`标注文件，其内记录着目标框的位置以及所属类别编号。如果希望排除掉不感兴趣的类别，则可以在预处理阶段编写脚本来过滤这些不需要的标签。

import os

def filter_labels(input_dir, output_dir, keep_classes=[1, 2, 3]):
    """
    过滤并保存新的label文件
    
    参数:
        input_dir (str): 原始labels路径.
        output_dir (str): 新labels存储位置.
        keep_classes (list of int): 要保留的目标ID列表，默认为后三个类别.
        
    返回值:
        None
    """
    
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)

    for filename in os.listdir(input_dir):
        with open(os.path.join(input_dir, filename), 'r') as file_in,\
             open(os.path.join(output_dir, filename), 'w') as file_out:

            lines = []
            
            for line in file_in.readlines():
                class_id = int(line.split()[0])
                
                if class_id in keep_classes:
                    adjusted_class_index = keep_classes.index(class_id)
                    modified_line = f"{adjusted_class_index} " + " ".join(line.strip().split(' ')[1:]) + "\n"
                    lines.append(modified_line)

            file_out.writelines(lines)


filter_labels('./original_labels', './filtered_labels')

此段Python代码展示了如何遍历原始标签目录下的所有文本文件，并创建一个新的版本，其中只包含所选中的类别索引及其对应的边界框坐标[^2]。

#### 更新 `yaml` 数据配置文件
完成上述操作之后还需要调整用于定义模型输入输出结构的数据配置文件(`data.yaml`)。确保该文档内的`nc`(number of classes)字段反映了实际存在的分类数量；同时更新`names`键指向正确的名称数组。

# data.yaml example after filtering out unwanted categories
train: ./path/to/images/train/
val:   ./path/to/images/valid/

nc: 3 # Number of remaining classes post-filtering
names: ['class_1_name', 'class_2_name', 'class_3_name']

通过以上两步即可实现对YOLOv5网络的有效定制化训练，使其专注于用户关心的具体对象检测任务上[^3]。

yolov8训练参数图像旋转固定角度

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种先进的目标检测算法，它的训练过程允许对输入图像进行一些预处理操作，包括图像旋转。当你需要在训练过程中固定某个角度旋转图像时，这通常是为了增强模型对不同视角物体识别的能力，提高其泛化性能。

在YOLOv8的训练配置中，你需要在数据预处理部分设置图像旋转的参数。以下是一个基本步骤：

1. **修改配置文件**：打开YOLOv8的训练脚本或者配置文件（如cfg文件），找到`data augmentation`或`preprocessing`部分。

2. **添加旋转操作**：添加一条关于图像旋转的指令，比如`rotate`或`random_affine`，指定旋转的角度范围（例如 `-90 to 90 degrees` 或 `angle=15`）以及是否随机选择旋转角度。

augmentations:
  - type: "RandomRotate"
    angle: (-45, 45)  # 这里设置了旋转角度范围

3. **保存并运行**：保存更改后的配置文件，然后运行训练脚本来实际应用这些设置到训练集上。