yolov5s的BackBone改为mobileNetv3应该用什么预训练模型去训练
时间: 2024-06-04 20:12:35 浏览: 25
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:
```python
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。
yolov5怎么使用MobileNetv3的预训练模型
要使用MobileNetv3的预训练模型,你需要进行以下步骤:
1. 下载预训练模型:你可以从官方网站 https://github.com/ultralytics/yolov5/releases 中下载预训练模型。
2. 修改配置文件:打开yolov5/models/yolov5s.yaml文件,将backbone中的name改为'mobilenetv3_large'或者'mobilenetv3_small',将pretrained_weights改为预训练模型的路径。
3. 运行代码:使用yolov5/detect.py或者yolov5/train.py运行代码,应该就可以使用MobileNetv3的预训练模型了。
需要注意的是,MobileNetv3的预训练模型只能用于检测任务,不能用于训练任务。如果你想要使用MobileNetv3进行训练,需要自己从头开始训练模型。
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