yolov5如何合并两个模型

在 YOLOv5 中，可以使用 `--weights` 参数来加载预训练权重和模型，从而实现模型的合并。具体来说，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用以下命令训练两个不同的 YOLOv5 模型，例如模型 A 和模型 B：

python train.py --data data/coco.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights '' --batch-size 16

2. 然后，使用以下命令将模型 A 和模型 B 的权重合并到一个文件中：

python models/ensemble.py --weights weights/A.pt weights/B.pt --output weights/AB.pt

其中，`ensemble.py` 是 YOLOv5 提供的一个合并脚本，使用 `--weights` 参数指定需要合并的模型权重文件，使用 `--output` 参数指定合并后的权重文件。

3. 最后，使用以下命令加载合并后的权重文件，即可使用合并后的模型进行推理：

python detect.py --weights weights/AB.pt --img 640 --conf 0.25 --source data/images/

其中，`detect.py` 是 YOLOv5 提供的一个推理脚本，使用 `--weights` 参数指定合并后的权重文件，使用 `--img` 参数指定输入图像的大小，使用 `--conf` 参数指定检测阈值，使用 `--source` 参数指定输入图像的路径。