yolov5保存与加载
时间: 2023-07-31 14:08:51 浏览: 57
Yolov5是一个用于目标检测的深度学习模型,它可以在图像中识别和定位多个目标。下面是关于Yolov5模型保存和加载的一些常见方法:
保存模型:
1. 使用torch.save()函数将模型保存为.pth文件。例如,可以使用以下代码将模型保存为yolov5s.pth文件:
```
torch.save(model.state_dict(), 'yolov5s.pth')
```
这将保存模型的权重。
加载模型:
1. 使用torch.load()函数加载已保存的.pth文件。例如,可以使用以下代码加载yolov5s.pth文件:
```
model.load_state_dict(torch.load('yolov5s.pth'))
model.eval()
```
这将加载模型的权重,并将模型设置为评估模式。
需要注意的是,加载模型时需要确保模型的结构与保存时一致,否则可能会出现错误。如果模型的结构发生了改变,可以使用模型的推理代码重新构建模型,并加载权重。
另外,如果你想要在不同的设备上加载和使用模型,需要确保设备的兼容性。例如,如果你的模型在GPU上训练并保存,需要在加载时使用相同的设备进行推理,否则需要使用.to()方法将模型转移到目标设备上。
相关问题
yolov5 识别保存图片
可以使用以下代码来使用 YOLOv5 模型进行目标检测并保存结果图片:
```python
import torch
import cv2
from PIL import Image
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
# 读取图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将 OpenCV 格式的图片转换为 PIL 格式
img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
# 进行目标检测
results = model(img)
# 保存结果图片
results.render().save('result.jpg')
```
其中,`test.jpg` 是待检测的图片路径,`result.jpg` 是保存结果图片的路径。`yolov5s` 是 YOLOv5 的模型大小,可以根据需要选择其他大小的模型。
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。
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