yolov5 6.0怎么使用MobileNetv3的预训练模型

使用 YOLOv5 6.0 版本的 MobileNetv3 预训练模型可以按照以下步骤进行：

1. 下载 MobileNetv3 预训练权重文件，可以从 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v6.0/mobilenetv3-spp-detection.pth 下载。

2. 在 YOLOv5 的配置文件中修改模型的参数，将 backbone 层的类型修改为 MobileNetv3，如下所示：

# Model architecture
model:
  # Parameters
  # ...
  backbone:
    # Choose one of ['CSPDarknet53', 'EfficientNet', 'MobileNetV3', 'SPP']
    type: MobileNetV3
    # Parameters
    # ...
  # ...

3. 加载预训练权重文件，并将其加载到模型中，如下所示：

import torch
from models.yolo import Model

# Load MobileNetv3-spp backbone pretrained weights
weights_path = 'path/to/mobilenetv3-spp-detection.pth'
weights = torch.load(weights_path, map_location=torch.device('cpu'))['model']

# Create YOLOv5 model
model = Model()

# Load weights to YOLOv5 model
model.backbone.load_state_dict({k.replace('module.', ''): v for k, v in weights.items() if 'backbone' in k})

通过以上步骤，即可使用 MobileNetv3 的预训练模型作为 YOLOv5 的 backbone 层。