yolov5加载预训练模型

YOLOv5 模型的断点续训是指在训练过程中，如果训练过程中断或中止，可以通过加载之前保存的模型参数文件，从上次停止的地方继续训练。这样可以节省时间和计算资源，并且不会丢失之前训练的成果。

在 YOLOv5 的实现中，可以使用 `--resume` 或者 `--weights` 参数来实现断点续训。`--resume` 参数可以加载之前保存的 `.pt` 文件，并从上次停止的 epoch 继续训练。而 `--weights` 参数则是用来加载之前保存的模型权重文件，可以选择从指定的 epoch 开始继续训练。

下面是一个示例命令行代码，用于演示如何进行 YOLOv5 的断点续训：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights 'path/to/weights.pt' --resume

其中，`--img` 参数指定输入图像的尺寸，`--batch` 参数指定训练时的 batch size，`--epochs` 参数指定要训练的总 epoch 数量，`--data` 参数指定数据集的配置文件，`--weights` 参数指定之前保存的模型权重文件的路径，`--resume` 参数表示要进行断点续训。

需要注意的是，断点续训时，最好使用之前使用的相同的数据集和模型配置文件，以确保训练的连贯性。