yolov5不放预训练权重会怎么样

如果您使用 YOLOv5 模型而不使用预训练权重，则模型将从头开始训练，而不是使用预训练权重初始化模型的权重。这意味着模型将完全依赖于您提供的训练数据来学习如何检测物体，而不是使用预训练权重中的先验知识来初始化模型权重。

这可能会导致训练过程需要更长时间，因为模型需要花费更多的时间来适应新的数据集。此外，如果您的数据集非常小或者您没有足够的数据来训练一个好的模型，那么不使用预训练权重可能会导致模型的性能下降。

总的来说，是否应该使用预训练权重取决于您的数据集和训练目标。如果您的数据集非常小或者您希望尽可能快地训练模型，那么使用预训练权重可能是一个好的选择。但是，如果您有足够的数据并且希望训练一个完全适用于您的数据集的模型，那么不使用预训练权重可能会更好。

相关问题

yolov5不加载预训练权重

如果您不想在yolov5中加载预训练权重，可以在训练脚本中设置--weights参数为空。这将导致模型使用随机初始化的权重进行训练，而不是使用预训练权重进行初始化。例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data coco.yaml --weights ''

请注意，这可能会导致模型的训练时间更长，并且需要更多的数据来达到与使用预训练权重相同的性能水平。

yolov5不使用预训练权重

YOLOv5可以在不使用预训练权重的情况下进行训练和推理。通过不使用预训练权重，可以从头开始训练模型，以适应自定义的数据集或特定任务的需求。在使用YOLOv5进行训练时，可以通过将`--weights`参数设置为`''`或`None`来指定不使用预训练权重。

例如，在运行`train.py`脚本时，可以使用以下命令来训练一个没有预训练权重的YOLOv5模型：

python train.py --weights '' --data <your_data_config> --cfg <your_model_config>

这样设置后，模型将从随机初始化的权重开始进行训练，并根据提供的数据集进行优化。不使用预训练权重可以使模型更好地适应特定的数据集和任务。