yolov5怎样使用预训练模型训练模型
时间: 2023-09-17 11:09:17 浏览: 167
以下是使用预训练模型在Yolov5中训练模型的步骤:
1. 下载预训练模型:在 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 上下载所需的预训练模型,如 yolov5s.pt。
2. 准备数据集:将数据集按照 YOLO 的格式进行标注,并将图片和标注信息分别放置在不同的文件夹中。
3. 修改训练配置:在 yolov5/models 中找到相应的配置文件,如 yolov5s.yaml,根据需要进行修改,包括类别数、输入尺寸、学习率等。
4. 开始训练:在终端输入以下命令开始训练:
```
python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data path/to/data.yaml --cfg path/to/yolov5s.yaml --weights path/to/yolov5s.pt --name my_experiment
```
其中,--img 指定输入图片的尺寸,--batch 指定批量大小,--epochs 指定训练轮数,--data 指定数据集的信息,--cfg 指定模型配置文件的路径,--weights 指定预训练模型的路径,--name 指定实验的名称。
5. 查看训练结果:训练过程中,将在 runs 文件夹中生成一个新的文件夹,其中包含训练过程中的日志、权重文件和可视化结果。可以使用 tensorboard 查看训练过程。
6. 测试模型:在终端输入以下命令,使用训练好的模型进行测试:
```
python detect.py --source path/to/images --weights path/to/best.pt --conf 0.25
```
其中,--source 指定测试图片的路径,--weights 指定训练好的模型的路径,--conf 指定置信度阈值。
7. 导出模型:在终端输入以下命令,将训练好的模型导出为 onnx 格式:
```
python models/export.py --weights path/to/best.pt --img 640 --batch 1
```
其中,--weights 指定训练好的模型的路径,--img 指定输入图片的尺寸,--batch 指定批量大小。
以上是使用预训练模型在 Yolov5 中训练模型的步骤。
阅读全文