yolov5训练后的权重文件路径在哪
时间: 2023-10-25 07:20:29 浏览: 212
在使用YOLOv5进行训练时,训练后的权重文件默认保存在项目根目录下的`runs/train/exp/weights`文件夹中,其中`train`是你的训练数据集名称,`exp`是你的实验名称。你也可以在训练命令中使用`--weights`参数来指定权重文件的保存路径。例如:
```
python train.py --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights weights/yolov5s.pt --batch-size 64
```
这个命令将使用`coco.yaml`数据集配置文件和`yolov5s.yaml`模型配置文件进行训练,并将最终的权重文件保存在`weights/yolov5s.pt`路径下。
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yolov5的预训练权重文件放哪里
yolov5的预训练权重文件可以在官方GitHub仓库中下载,下载链接为:https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v5.0/yolov5s.pt。下载完成后,可以将权重文件放在项目文件夹中的任意位置,然后在代码中指定权重文件的路径即可。
yolov5如何不用权重训练
为了使用 YOLOv5 进行目标检测而不进行权重训练,您可以使用预训练的权重来初始化模型。这些预训练权重可以是在大规模数据集上使用 YOLOv5 进行训练后得到的。
首先,您需要下载 YOLOv5 的代码和预训练权重。您可以从 YOLOv5 的官方 GitHub 仓库(https://github.com/ultralytics/yolov5)中获取代码,并从该仓库的 `weights` 目录下载预训练权重文件。
接下来,您可以使用这些预训练权重来初始化模型,并对您的图像或视频进行目标检测。您可以使用 `detect.py` 脚本来运行检测任务。在运行脚本时,您可以指定预训练权重文件的路径,而不需要进行额外的训练。
例如,您可以运行以下命令来对一张图像进行目标检测:
```
python detect.py --weights path/to/pretrained/weights.pt --img 640 --conf 0.25 --source path/to/input/image.jpg
```
这将使用指定的预训练权重文件对输入图像进行目标检测,并输出检测结果。
请注意,虽然不进行额外的权重训练可能会降低模型在特定任务上的性能,但在某些场景下,使用预训练权重进行目标检测可能已经足够满足需求。