yolov5继续训练连续上用best

YOLOv5是一种用于目标检测的深度学习模型，可以实现图像中多个物体的实时检测和定位。在训练YOLOv5时，通常会使用连续迭代的方式，逐步优化模型的性能。

"连续训练"是指在原有的训练基础上继续进行后续的训练，以进一步提高模型的准确性和稳定性。当我们得到一个经过训练的YOLOv5模型并进行测试后，我们可以根据测试结果的表现来判断模型的优劣。

如果我们发现最佳模型（best）在测试过程中表现不佳或者有进一步提升的空间，我们可以通过连续训练的方式进一步改进模型。具体操作是，将之前得到的最佳模型作为初始模型，继续在更多的训练数据上进行训练，以进一步优化模型的权重和超参数。这样可以使模型更加适应不同场景和对象的检测需求。

使用连续上用best的方法，有助于继续优化YOLOv5模型的性能。通过持续的训练，模型可以更好地理解和学习目标物体的特征，进而提高检测准确率和召回率。这样的训练策略可以帮助我们逐步改进模型，逐渐接近甚至超过当前最佳模型在特定任务中的表现。

总结而言，YOLOv5继续训练连续上用best的方法，是一种优化深度学习模型性能的策略。通过在已有最佳模型的基础上进行进一步训练，可以逐步提高模型的表现，以更好地满足目标检测任务的需求。

相关问题

yolov5使用训练好的模型

### 使用YOLOv5中已训练好的模型进行推理

对于已经训练完成的YOLOv5模型，可以利用Python脚本轻松实现推理过程。通常情况下，官方提供了简便的方法来加载预训练权重并执行预测操作。

#### 加载预训练模型
要使用YOLOv5进行推理，首先需要导入必要的库，并指定路径加载`.pt`格式的预训练模型文件：

import torch
from pathlib import Path
from PIL import Image
import cv2
import numpy as np

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt')  # 自定义模型

这里通过`torch.hub.load()`函数指定了仓库位置以及自定义参数`'custom'`用于表示这是一个用户特定的模型而非默认版本[^1]。

#### 执行图像检测
一旦成功加载了模型，就可以传入待检测的目标图片来进行推断：

img_path = "data/images/zidane.jpg"
results = model(img_path)

# 显示结果
results.show()

上述代码片段展示了如何读取一张本地存储的照片作为输入给定至模型中处理，并最终展示识别后的可视化效果。

#### 处理视频流或摄像头捕获的数据
如果希望对实时视频帧或是来自摄像设备的画面做分析，则可以通过OpenCV库辅助获取每一帧画面再送入到YOLOv5当中解析：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 或者提供视频文件路径代替数字0
while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    results = model(frame)
    
    img = np.squeeze(results.render())
    cv2.imshow("YOLOv5", img)
    
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break
        
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

这段程序会打开电脑自带相机或其他连接着系统的摄录装置，连续捕捉当前场景下的影像信息交给YOLOv5去做目标定位与分类工作，直至按下键盘上的Q键停止运行循环。

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yolov5训练完之后怎么用

### 使用训练好的 YOLOv5 模型进行推理

为了使用已经训练好的YOLOv5模型执行推理操作，可以遵循以下方法：

#### 准备工作
确保已成功安装PyTorch以及YOLOv5所需的依赖库。如果尚未设置开发环境，则建议先创建一个新的Python虚拟环境并激活它[^5]。

conda create -n yolov5 python=3.8
conda activate yolov5

接着，在该环境中安装必要的软件包，包括但不限于OpenCV、NumPy等，并克隆YOLOv5仓库到本地机器上。

#### 加载模型
对于`.pt`格式的预训练权重文件，可以通过如下方式加载模型实例：

import torch
from pathlib import Path
import sys
FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0]
if str(ROOT) not in sys.path:
    sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relative path

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='best.pt')  # 自定义路径下的.pt模型

这段代码会从指定位置加载自定义训练后的YOLOv5模型用于后续处理[^1]。

#### 执行单张图像检测
一旦模型被正确加载之后，就可以利用其对输入图片实施目标检测任务了：

img_path = "test.jpg"
results = model(img_path)

# 显示预测结果
results.show()  
print(results.pandas().xyxy[0])  # 输出为pandas DataFrame对象

上述脚本读取一张测试照片作为输入源，通过调用`show()`函数展示带有边界框标记的结果图；同时打印出详细的坐标信息表以便进一步分析。

#### 处理实时视频流
除了静态图片外，还可以对接摄像头或其他形式的动态影像资料来进行连续帧级别的物体识别作业：

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 或者提供其他媒体文件路径如："video.mp4"

while cap.isOpened():
    ret, frame = cap.read()
    
    if not ret:
        break
    
    results = model(frame[:, :, ::-1])
    result_frame = results.render()[0]

    cv2.imshow("Frame", result_frame)
    
    key = cv2.waitKey(1) & 0xFF
    if key == ord('q'):
        break
        
cv2.destroyAllWindows()
cap.release()

此部分实现了打开默认摄像设备采集画面片段的功能，并逐帧送入网络结构内完成分类判断过程，最后将含有标注线框的画面呈现给用户查看。