您从哪里获得用于迁移学习的权重？

Question

我正在构建一个模型来检测野猪和鹿以构建动物分类器。（我只有野猪和鹿数据集）。

我必须使用yolov5中的模型。我想通过迁移学习得到一个好的模型，但我不知道如何获得权重（预训练）来对野猪和鹿进行分类。我如何获得它？

或者我只是下载 yolov5s.pt 然后我在训练模型时添加 --weights yolov5s.pt 代码？

我是初学者如果让我知道我做错了什么谢谢

Answer 1

基本上你需要像这样的一行来训练一个从默认的 yolo 模型开始的新模型。

!python train.py --img 960 --batch 16 --epochs 10 --data yolo_data.yaml --weights yolov5s.pt --cache --exist-ok

完成后，您将在此文件夹中找到权重：runs/train/exp/weights/best.pt

然后您可以使用该模型预测更多这样的照片：

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='runs/train/exp/weights/best.pt', force_reload=True) 
imgs = ['0001.jpeg']  # batch of images
results = model(imgs)

我有一个示例笔记本，可能会对您有所帮助https://github.com/pylabel-project/samples/blob/main/yolov5_training.ipynb

此示例使用的数据集包含 2 类：松鼠和坚果

您从哪里获得用于迁移学习的权重？

Where do you get the weights used for transfer learning?

deep-learning

torch

yolo

yolov5