yolov5s的BackBone改为mobileNetv3应该用什么预训练模型去训练

如果要将YOLOv5s的Backbone改为MobileNetv3，则可以使用MobileNetv3的预训练模型作为初始权重，然后在自己的数据集上进行微调。MobileNetv3的预训练模型可以从TensorFlow官方模型库中下载。具体步骤如下：

1. 在TensorFlow官方模型库中下载MobileNetv3的预训练模型。

2. 将下载的预训练模型转换成YOLOv5s所需要的权重格式。

3. 在自己的数据集上进行微调，使用转换后的MobileNetv3权重作为初始权重。

相关问题

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。

mobilenetv3与yolov5s的backbone参数对比

A: MobileNetV3和YOLOv5s都是计算机视觉中非常流行的模型，并且它们都有自己的backbone网络。MobileNetV3采用基于轻量级网络结构的backbone，而YOLOv5s则采用SP Series网络结构作为其backbone。

具体来说，MobileNetV3的backbone参数包括：depth multiplier（深度乘数）、分辨率（resolution）、卷积核大小和步长等等。而YOLOv5s的SP Series backbone则包括不同尺度的卷积层和skip connection 模块等。

总体而言，MobileNetV3的backbone参数比YOLOv5s少，这并不意味着它比YOLOv5s性能差。MobileNetV3的轻量级结构可以有效减少模型大小和参数数量，从而使模型在计算资源较少的情况下也能保持较高的准确性。而YOLOv5s的SP Series backbone结构则着重于提高全局感受野，使模型具有更强的特征提取能力和空间信息处理能力，从而在一些需要高精度结果的任务上表现更好。

综上所述，MobileNetV3和YOLOv5s的backbone参数对比需要考虑具体应用场景和需求。