yolov5修改yaml文件后,预训练权重加吗还
时间: 2024-05-30 09:08:17 浏览: 13
一般来说,如果你修改了YAML文件中的模型结构,那么预训练权重是需要重新训练的。因为模型结构的修改可能会导致模型参数的数量和顺序发生变化,从而使预训练权重无法直接适用于新的模型结构。
但是如果你只是修改了YAML文件中的一些超参数,例如学习率、批大小等,那么一般情况下是不需要重新训练预训练权重的。你可以继续使用原来的预训练权重,并基于此进行微调训练即可。
相关问题
yolov5预训练权重文件放在哪
yolov5预训练权重文件包含在该资源中,具体位置在代码和6个预训练权重文件中。其中,yolov5s.pt是该项目使用的预训练权重,而yolov5_watche.yaml是根据项目实况修改后的训练配置文件。训练过程数据和模型存放在runs\train\exp文件夹中,其中包含最优的权重文件best.pt和最后一轮训练的权重文件last.pt。
yolov5不用预训练权重训练
对于yolov5不使用预训练权重进行训练的情况,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 准备您自己的数据集,确保数据集包含需要检测的目标类别和相应的标注信息。
2. 修改data目录下的yaml文件,指定您的数据集路径和相关参数,如图像大小、类别数等。
3. 修改model目录下的yaml文件,设置训练相关的参数,如学习率、批大小和训练迭代次数等。
4. 在训练之前,确保您已经安装好了yolov5的相关依赖库和环境。
5. 使用命令行工具运行训练脚本,指定您的数据集和模型参数。例如,使用以下命令开始训练:
```
python train.py --data your_data.yaml --cfg your_model.yaml --weights '' --batch-size 16
```
其中,`your_data.yaml`是您修改后的数据集配置文件,`your_model.yaml`是您修改后的模型配置文件,`--weights ''`表示不使用预训练权重,`--batch-size 16`表示批大小为16。
6. 等待训练完成后,您将得到一个自己训练的yolov5目标检测模型,可以用于测试和推理任务。
请注意,不使用预训练权重进行训练可能需要更多的数据和更长的训练时间来达到较好的性能。另外,您也可以根据具体需求调整训练参数以优化模型的性能。
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