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预训练权重(预训练权重文件是什么)



基于YOLOv5的王者荣耀目标检测2-训练模型

  • 一、前言
  • 二、正文
  • 1、准备工作
  • 1.1、克隆项目代码
  • 1.2、配置环境
  • 1.2.1、在终端(terminal)中输入以下命令,安装所需的依赖
  • 1.2.2、环境安装完成之后,运行detect.py进行推理(==这一步也可以直接跳过==)
  • 1.2.3、获取预训练权重
  • 1.2.4、将数据集放入项目中
  • 2、修改配置文件
  • 3、训练模型

上一篇博客:基于YOLOv5的王者荣耀目标检测1-准备数据集

1.1、克隆项目代码

github地址

DINO 预训练权重resnet怎么加载_目标检测

考虑到github国内访问速度较慢,为了方便,我自己也拷贝了一份官方的文件,放在我的gitee上:gitee 克隆下来是如下项目结构,环境使用之前创建好的“pythorch”

DINO 预训练权重resnet怎么加载_目标检测_02

1.2、配置环境

1.2.1、在终端(terminal)中输入以下命令,安装所需的依赖

DINO 预训练权重resnet怎么加载_权重_03

1.2.2、环境安装完成之后,运行detect.py进行推理(这一步也可以直接跳过)

项目结构如下:通过网络下载了yolov5s.pt文件;新生成了runs文件。

DINO 预训练权重resnet怎么加载_数据集_04

1.2.3、获取预训练权重

这里的yolov5s.pt文件是预训练权重,也可以通过官网下载

DINO 预训练权重resnet怎么加载_权重_05

DINO 预训练权重resnet怎么加载_目标检测_06

因为是国外的网站,下载速度会非常慢,我在这准备了已经下载好的预训练权重

1.2.4、将数据集放入项目中

DINO 预训练权重resnet怎么加载_数据集_07

有四处地方需要修改。复制并重命名是为了保留原文件,以便后续使用(也可以直接在源文件修改)

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_08

DINO 预训练权重resnet怎么加载_权重_09

①data中的yaml文件修改以下几处地方

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_10

修改之后如下图所示:

DINO 预训练权重resnet怎么加载_权重_11

②model中的yaml文件修改一个地方

DINO 预训练权重resnet怎么加载_目标检测_12

③train.py文件修改如下几处:

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_13

修改之后如下图所示:

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_14

④datasets.py文件修改如下:

DINO 预训练权重resnet怎么加载_权重_15

运行train.py文件进行训练(下图中进行第一轮训练)

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_16

在训练的过程中可以通过tensorboard实时查看训练进度

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_17

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_18

训练完成之后,通过tensorboard可以看到,训练的结果还不错,精确度已经很接近1了

DINO 预训练权重resnet怎么加载_深度学习_19

下一篇博客:基于YOLOv5的王者荣耀目标检测3-简单地利用训练好的模型进行推理

到此这篇预训练权重(预训练权重文件是什么)的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!

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