yolov5的预训练模型分别使用了什么模型
时间: 2024-06-02 13:13:36 浏览: 8
Yolov5的预训练模型使用了不同的模型作为基础,具体如下:
1. yolov5s:使用了CSPDarknet53作为基础模型。
2. yolov5m:使用了CSPDarknet53作为基础模型。
3. yolov5l:使用了CSPDarknet53作为基础模型。
4. yolov5x:使用了CSPDarknet53作为基础模型,同时增加了SPP(Spatial Pyramid Pooling)模块和PAN(Path Aggregation Network)模块。
相关问题
yolov5预训练模型使用
预训练模型的使用可以通过修改yolov5模型目录下的yaml文件来实现。具体来说,你需要修改data目录下的相应的yaml文件和model目录下的相应的yaml文件。通过修改这两个文件中的参数,你可以指定预训练模型的路径,以及其他相关的参数。训练过程中生成的模型将保存在根目录下的/runs/train文件夹中,你可以在该文件夹中找到最好一次epoch的模型和上一次训练的模型。
yolov5预训练模型的作用
yolov5预训练模型的作用是提供一个基础的模型,使得用户能够更快地进行物体检测任务的训练。预训练模型已经通过大规模的数据集进行了训练,具备了一定的物体检测能力。用户可以在此基础上进行微调,通过自己的数据集进行训练,以提高模型在特定任务上的性能。通过使用预训练模型,可以减少训练时间和计算资源的消耗,同时提高模型的泛化能力和检测准确率。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov5预训练模型](https://download.csdn.net/download/weixin_57058298/18468809)[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* [使用yolov5来训练模型](https://blog.csdn.net/nanfang122/article/details/122285669)[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%"]
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