yolov5怎样使用预训练模型

1. 下载预训练模型文件：在https://github.com/ultralytics/yolov5/releases中下载预训练模型文件，例如yolov5s.pt。

2. 将预训练模型导入到代码中：可以通过以下命令将预训练模型导入到代码中：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

这将下载预训练模型文件并加载模型。

3. 使用预训练模型进行推理：可以使用以下命令使用预训练模型进行推理：

results = model(img)

其中，img是输入图像。模型将返回检测到的目标及其位置等信息。

注意：在使用预训练模型时，确保使用与预训练模型相同的yolov5版本，否则可能会出现不兼容的错误。

相关问题

yolov5怎样使用预训练模型训练模型

以下是使用预训练模型在Yolov5中训练模型的步骤：

1. 下载预训练模型：在 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 上下载所需的预训练模型，如 yolov5s.pt。

2. 准备数据集：将数据集按照 YOLO 的格式进行标注，并将图片和标注信息分别放置在不同的文件夹中。

3. 修改训练配置：在 yolov5/models 中找到相应的配置文件，如 yolov5s.yaml，根据需要进行修改，包括类别数、输入尺寸、学习率等。

4. 开始训练：在终端输入以下命令开始训练：

   python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg path/to/yolov5s.yaml --weights path/to/yolov5s.pt --name my_experiment

其中，--img 指定输入图片的尺寸，--batch 指定批量大小，--epochs 指定训练轮数，--data 指定数据集的信息，--cfg 指定模型配置文件的路径，--weights 指定预训练模型的路径，--name 指定实验的名称。

5. 查看训练结果：训练过程中，将在 runs 文件夹中生成一个新的文件夹，其中包含训练过程中的日志、权重文件和可视化结果。可以使用 tensorboard 查看训练过程。

6. 测试模型：在终端输入以下命令，使用训练好的模型进行测试：

   python detect.py --source path/to/images --weights path/to/best.pt --conf 0.25

其中，--source 指定测试图片的路径，--weights 指定训练好的模型的路径，--conf 指定置信度阈值。

7. 导出模型：在终端输入以下命令，将训练好的模型导出为 onnx 格式：

   python models/export.py --weights path/to/best.pt --img 640 --batch 1

其中，--weights 指定训练好的模型的路径，--img 指定输入图片的尺寸，--batch 指定批量大小。

以上是使用预训练模型在 Yolov5 中训练模型的步骤。

yolov5不使用预训练模型

如果您不想使用预训练模型，可以在训练yolov5目标检测模型时将--weights参数设置为''，即空字符串。这将使模型从头开始训练，而不是使用预训练权重进行微调。以下是一个示例命令：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights ''

请注意，从头开始训练模型需要更长的时间和更多的数据，因此您需要准备足够的计算资源和数据集。