yolov5coco数据集预训练

Yolov5是一种目标检测算法，可以用于在图像中检测和定位多个对象。COCO数据集是一个广泛使用的目标检测数据集，包含了各种不同类别的图像和对应的标注信息。预训练是指在一个大规模数据集上训练好的模型权重，可以作为迁移学习的先导权重来加快模型在新数据集上的训练过程。引用提到，yoloV4网络下的COCO数据集预训练权重文件具有高正确率，可以作为迁移学习的先导权重文件，省去了很多训练时间。引用中提到了一个训练好的模型和结果在COCO数据集上的yolov5模型。根据引用中的描述，如果基于预训练模型进行训练，使用单卡3090的情况下，大约需要不到4天半或55个小时。但是如果从零开始训练，没有传入预训练权重文件，训练时间会更长，大约需要半个月。因此，使用预训练的权重文件可以显著减少训练时间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YoloV4 COCO数据集预训练权重](https://download.csdn.net/download/qq_44733706/13104889)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [记录一下yolo v5从零训练COCO数据集的情况](https://blog.csdn.net/RayChiu757374816/article/details/124397356)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]