yolov5如何不放预训练权重

如果您想使用 YOLOv5 模型而不使用预训练权重，可以在训练脚本中指定 `--weights ''` 参数来指示模型不使用预训练权重。这将使模型从头开始训练，而不是使用与预训练权重相对应的初始权重。例如，您可以使用以下命令开始训练一个新的 YOLOv5 模型：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data coco.yaml --weights ''

在这个例子中，`--weights ''` 参数告诉 YOLOv5 使用空字符串作为权重文件，这意味着模型将从头开始训练。

相关问题

yolov5不放预训练权重会怎么样

如果您使用 YOLOv5 模型而不使用预训练权重，则模型将从头开始训练，而不是使用预训练权重初始化模型的权重。这意味着模型将完全依赖于您提供的训练数据来学习如何检测物体，而不是使用预训练权重中的先验知识来初始化模型权重。

这可能会导致训练过程需要更长时间，因为模型需要花费更多的时间来适应新的数据集。此外，如果您的数据集非常小或者您没有足够的数据来训练一个好的模型，那么不使用预训练权重可能会导致模型的性能下降。

总的来说，是否应该使用预训练权重取决于您的数据集和训练目标。如果您的数据集非常小或者您希望尽可能快地训练模型，那么使用预训练权重可能是一个好的选择。但是，如果您有足够的数据并且希望训练一个完全适用于您的数据集的模型，那么不使用预训练权重可能会更好。

yolov5不加载预训练权重

如果您不想在yolov5中加载预训练权重，可以在训练脚本中设置--weights参数为空。这将导致模型使用随机初始化的权重进行训练，而不是使用预训练权重进行初始化。例如：

python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 30 --data coco.yaml --weights ''

请注意，这可能会导致模型的训练时间更长，并且需要更多的数据来达到与使用预训练权重相同的性能水平。