yolov5 6.0版本训练不使用预训练怎么设置

在使用 YOLOv5 6.0 版本进行训练时，如果不想使用预训练模型，可以在训练命令中添加 `--noautoanchor` 和 `--nosave` 参数，具体如下所示：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 300 --data coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --noautoanchor --nosave

`--noautoanchor` 参数表示不使用自动锚框生成算法，而是使用手动设置的锚框进行训练；`--nosave` 参数表示不保存训练过程中的模型，只保存最终训练好的模型。

需要注意的是，如果不使用预训练模型进行训练，则需要更长的时间和更多的数据来训练模型，以获得较好的检测效果。

相关问题

yolov5-6.0训练自己的数据集

YOLOv5-6.0是YOLOv5的最新版本，相对于之前的版本，它在模型结构和训练方式上有了一些改进。如果你想使用YOLOv5-6.0来训练自己的数据集，以下是一些基本步骤：

1. 准备数据集和标注文件，确保它们的格式符合YOLOv5-6.0的要求。YOLOv5-6.0支持多种标注格式，包括COCO、PASCAL VOC、YOLO等。你需要根据你的标注文件格式选择相应的转换工具。

2. 安装YOLOv5-6.0。你可以在GitHub上找到最新版本的YOLOv5代码，并按照README文件提供的说明进行安装。

3. 在训练之前，你需要下载预训练的权重文件。YOLOv5-6.0提供了不同的预训练权重文件，包括COCO、ImageNet等。你可以选择适合你数据集的预训练权重文件。

4. 准备一个训练配置文件，包括网络架构、学习率、批量大小等超参数的设置。YOLOv5-6.0提供了一个示例配置文件，你可以参考它进行设置。

5. 运行训练脚本来开始训练。在训练过程中，YOLOv5-6.0会输出训练日志和模型权重文件。你可以使用这些权重文件来测试和评估你的模型性能。

希望这些信息可以对你有所帮助！

yolov5 6.0剪枝

要进行Yolov5 6.0的剪枝，你可以按照以下步骤进行操作：

1.首先，将剪枝版本的Yolov5代码（yolov5_prune）中的"pruned_common.py"文件复制到官方Yolov5代码（yolov5）的"model/"目录下。这样可以确保剪枝所需的代码文件与官方版本的代码文件在同一个目录下。

2.接下来，你需要从官方源码上训练Yolov5模型。你可以在GitHub上克隆这个项目到本地，使用以下命令：
git clone https://github.com/midasklr/yolov5prune.git 。

3.在训练Yolov5模型之前，你需要执行一些步骤来实现剪枝。这些步骤包括：
- 进行Yolov5模型的预训练。
- 进行模型的稀疏化（sparsity）操作。
- 执行剪枝操作。
- 最后，进行finetune调优。

经过剪枝操作后，你可以进行finetune，并设置迭代次数为60个epoch，以达到原始模型迭代52个epoch时的平均精度（mAP）值0.78。此外，值得注意的是，经过剪枝后，模型的大小减少了2/5 。

希望以上步骤对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。