yolov5图像分类

Yolov5是一个目标检测框架，但它也可以用于图像分类任务。相比于其他分类模型如resnet101和efficientNet_b3，Yolov5x的分类模型在准确率上可能高出1-2个百分点。然而，EfficientNet_b3模型的参数量只有Yolov5x的1/4，并且在CPU上的运行速度也大约是Yolov5x的1/4。因此，如果最终模型部署在GPU上，可以考虑使用Yolov5，因为它训练速度快，便于在实际项目中进行快速迭代；如果部署在CPU上，则建议使用EfficientNet系列模型。\[2\]

关于如何训练Yolov5图像分类模型，可以使用以下命令进行训练：
- 单GPU训练：`python classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data cifar100 --epochs 5 --img 224 --batch 128`
- 多GPU训练（使用DDP）：`python -m torch.distributed.run --nproc_per_node 4 --master_port 1 classify/train.py --model yolov5s-cls.pt --data imagenet --epochs 5 --img 224 --device 0,1,2,3`\[3\]

以上是关于Yolov5图像分类的一些信息和训练方法。希望对你有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolov5不止于目标检测，在图像分类上的落地应用！](https://blog.csdn.net/CV_Autobot/article/details/128072633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]