yolov5载入两个预训练权重

要加载两个预训练权重到YOLOv5模型中，可以使用以下代码：

import torch
from models.experimental import attempt_load

# 定义模型路径
model1_path = 'path/to/model1.pt'
model2_path = 'path/to/model2.pt'

# 加载模型
model1 = attempt_load(model1_path, map_location=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))
model2 = attempt_load(model2_path, map_location=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

# 将两个模型的权重合并
model1.model[-1].model[-1] = model2.model[-1].model[-1]

# 设置模型为评估模式
model1.eval()

# 使用模型进行推理等操作
...

在上面的代码中，首先定义了两个模型的路径，然后使用`attempt_load`函数分别加载了两个模型。接下来，通过将`model2`的权重复制到`model1`中，实现了两个模型的权重合并。最后，将`model1`设置为评估模式，并可以使用该模型进行推理等操作。

请确保已安装所需的依赖包，并将模型路径替换为实际的路径。

相关问题

yolov8载入预训练权重

问题中提到的方法可以通过在yolov8模型的代码中插入一段代码来实现载入预训练权重。具体插入位置如下图所示：

def _new(self, m):
    for i in m.names:
        if isinstance(m.names[i], nn.BatchNorm2d):
            m.names[i] = nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(m.names[i])
    if isinstance(m, nn.SyncBatchNorm):
        m = nn.SyncBatchNorm.convert_sync_batchnorm(m)
    if isinstance(m, nn.Conv2d):
        n = nn.Conv2d(m.in_channels, m.out_channels, m.kernel_size, m.stride, m.padding, m.dilation, m.groups)
        n.weight.data = m.weight.data.clone()
        n.bias.data = m.bias.data.clone()
        n.scale = m.scale.clone()
        return n
    elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
        n = nn.BatchNorm2d(m.num_features, m.eps, m.momentum, m.affine, m.track_running_stats)
        n.weight.data = m.weight.data.clone()
        n.bias.data = m.bias.data.clone()
        n.running_mean.data = m.running_mean.data.clone()
        n.running_var.data = m.running_var.data.clone()
        return n
    elif isinstance(m, nn.Linear):
        n = nn.Linear(m.in_features, m.out_features, m.bias is not None)
        n.weight.data = m.weight.data.clone()
        n.bias.data = m.bias.data.clone()
        return n
    else:
        return m

def load_pretrained_weights(self, file, nclude=None):
        msg = f"Transferred {n}/{n_items} items from {file}\n"
        try:
            # load
            ckpt = torch.load(file, map_location=self.device)
            # exclude keys
            if include:
                ckpt['model'] = {k: v for k, v in ckpt['model'].items() if k in include}
            # load
            self.model.load_state_dict(ckpt['model'], strict=False)
            # report
            print(msg, end='')
        except KeyError as e:
            s = 'missing keys in pretrained weights: {e}\n'
            if allow_missing_keys:
                print(f"{msg}warning: {s}")
            else:
                raise KeyError(f"{msg}error: {s}")
        except Exception as e:
            raise type(e)(f"{msg}{e}")

# 在yolov8->ultralytics->yolo->engine->model.py的def _new函数中插入以下代码
ckpt = torch.load("yolov8.pt")
csd = ckpt['model'].float().state_dict()
csd = intersect_dicts(csd, self.model.state_dict())
self.model.load_state_dict(csd, strict=False)
print(f'Transferred {len(csd)}/{len(self.model.state_dict())} items')

yolov8如何不使用预训练权重进行训练

在使用 YOLOv8 进行目标检测时，可以通过在训练时不载入预训练权重来实现从头开始训练的目的。具体步骤如下：

1. 定义模型结构：首先需要定义 YOLOv8 的模型结构，包括输入数据尺寸、卷积层、池化层、全连接层等。

2. 初始化权重：对于每一层，可以随机初始化权重，或者使用一些常见的初始化方法如 Xavier 或 He 等。

3. 加载数据集：将数据集加载到内存中，并进行预处理，例如图像缩放、归一化等。

4. 训练模型：使用加载的数据集对模型进行训练，可以采用随机梯度下降（SGD）等优化算法，对模型进行迭代优化。

5. 评估模型：在训练过程中，可以定期对模型进行评估，计算准确率、召回率等指标，以便确定模型的性能和优化方向。

6. 保存模型：在训练完成后，将模型保存到磁盘上，以便在后续的测试和应用中使用。

需要注意的是，从头开始训练需要较大的计算资源和时间，因此在实际应用中，可以考虑使用预训练权重进行微调，以加快训练速度和提高模型性能。