您从哪里获得用于迁移学习的权重？

【问题标题】：Where do you get the weights used for transfer learning?您从哪里获得用于迁移学习的权重？
【发布时间】：2022-01-11 16:11:03
【问题描述】：

我正在构建一个检测野猪和鹿的模型以构建动物分类器。（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）来分类野猪和鹿。我怎么得到它？

或者我只是下载 yolov5s.pt 和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

【问题讨论】：

我不确定 YOLO，但如果你只是想做分类，那么我可以建议一些其他的迁移学习方法（除了 YOLO）。此外，YOLO 更擅长物体检测，而不是简单的分类。

标签： deep-learning torch yolo yolov5

【解决方案1】：

基本上你想要这样一条线来从默认的 yolo 模型开始训练一个新模型。

!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来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，可以在这里帮助你https://github.com/pylabel-project/samples/blob/main/yolov5_training.ipynb

此示例使用具有 2 个类别的数据集：松鼠和坚果

【讨论】：