yolov5模型怎么获得预训练权重

要获得YOLOv5的预训练权重，可以按照以下步骤进行操作：

1.从YOLOv5的官方GitHub仓库中下载预训练权重文件。链接为：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v5.0。

2.下载完成后，将权重文件放置在项目的目录下。

3.在Python代码中使用torch.load()方法来加载权重文件。代码如下：

import torch

# 加载权重文件
model_weights = torch.load('yolov5s.pt', map_location='cpu')

其中，'yolov5s.pt'是下载下来的权重文件名字，map_location参数指定了权重文件在CPU上运行。

4.将加载的权重文件应用于YOLOv5模型中。代码如下：

from models.yolo import Model
from utils.general import non_max_suppression

# 创建YOLOv5模型
model = Model()

# 加载权重
model.load_state_dict(model_weights['model'])

# 设置模型为评估模式
model.eval()

# 进行预测
predictions = model(images)

# 进行非极大值抑制
predictions = non_max_suppression(predictions, conf_thres=0.5, iou_thres=0.5)

其中，'models.yolo'和'utils.general'是YOLOv5源代码中的模块和工具函数，可以根据自己的需要进行修改。images是输入到模型中的图像数据。conf_thres和iou_thres是非极大值抑制的参数，可以根据需要进行调整。