yolov5不加载预训练权重

如果您不想在yolov5中加载预训练权重，可以在训练脚本中设置--weights参数为空。这将导致模型使用随机初始化的权重进行训练，而不是使用预训练权重进行初始化。例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data coco.yaml --weights ''

请注意，这可能会导致模型的训练时间更长，并且需要更多的数据来达到与使用预训练权重相同的性能水平。

相关问题

yolov8不加载预训练权重

对于YOLOv8，如果你不想加载预训练权重，可以在模型初始化的时候将`pretrained=False`传递给相应的函数或类。这意味着模型将从头开始进行训练，而不会使用预训练的权重进行初始化。例如，在使用PyTorch框架时，可以这样定义一个不加载预训练权重的YOLOv8模型：

from models.yolov8 import YOLOv8

model = YOLOv8(pretrained=False)

这样，模型就会随机初始化参数，从零开始训练。如果你有自己的训练数据集，并且想完全自定义YOLOv8模型，这种方法是非常有用的。

yolov5如何不用预训练权重

YOLOv5 是一种基于 PyTorch 实现的目标检测算法，它采用了 Darknet 深度神经网络架构。如果你想在不使用预训练权重的情况下训练 YOLOv5，你需要从头开始进行以下步骤：

1. 数据准备：收集或准备用于训练的数据集，通常需要包含类别标签和图像文件。对于目标检测任务，数据集应分为训练集、验证集和测试集。

2. 创建模型：在 PyTorch 中，你可以通过`yolov5.models.get_yolo()`函数创建一个基本的YOLOv5模型结构。如果你不加载预训练权重，可以直接初始化一个新的模型实例。

import torch
from yolov5.models import create_model

model = create_model('yolov5s', pretrained=False)

这里的 `pretrained=False` 表示你不加载预训练的权重。

3. 定义损失函数和优化器：YOLOv5 使用了Focal Loss作为默认的损失函数，可以设置`model.loss_func`。选择合适的优化器，如SGD或Adam。

4. 训练循环：对模型进行训练，每次迭代都会前向传播数据，计算损失，然后反向传播并更新权重。这是一个常见的深度学习训练流程，涉及数据加载、前向传播、损失计算和反向传播等。

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 根据需求调整学习率
for epoch in range(num_epochs):
    for images, targets in dataloader:  # dataloader是数据加载器
        optimizer.zero_grad()
        pred = model(images)  # 预测
        loss = model.loss(pred, targets)  # 计算损失
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新权重