怎么在一个yolov5模型中调用另一个yolov5模型

引用\[1\]中提到了如何在一个Yolov5模型中调用另一个Yolov5模型的方法。首先，需要创建一个推理类，可以参考`yolov5_onnx_model.py`中的代码。然后，需要修改`train.py`文件中的参数，包括将权重的路径、模型的yaml文件路径和数据的yaml文件路径填写到相应的参数中。这样就可以训练自己的模型了。同时，引用\[3\]中提到的推理代码也适用于不同的Yolov5模型，比如yolov5s.onnx、yolov5n.onnx和yolov5m.onnx。所以，可以根据需要选择不同的模型进行调用。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YoloV5模型的简单使用](https://blog.csdn.net/qq_33934427/article/details/125252906)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [yolov5模型训练流程](https://blog.csdn.net/qq_45066628/article/details/129470290)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]