yolov5实例分割加载模型
时间: 2025-04-29 20:34:11 浏览: 28
### YOLOv5 实例分割及加载预训练模型
#### 训练命令设置
在执行YOLOv5实例分割任务时,可以采用如下命令来启动训练过程。此命令结构与YOLOv8相似之处在于同样指定了任务类型、模式、所使用的模型、数据集配置文件路径、迭代周期数目、输入图片大小以及批量处理量等参数[^1]。
```bash
python train.py --task segment --img-size 640 --batch-size 16 --epochs 50 --data ./path/to/data.yaml --weights yolov5s.pt
```
- `--task segment` 表明正在开展的是实例分割工作。
- `--img-size 640` 设置了用于训练的图像尺寸为640像素。
- `--batch-size 16` 设定每批处理的数据量为16张图。
- `--epochs 50` 则定义整个训练过程中将经历50次完整的遍历。
- `--data ./path/to/data.yaml` 提供了指向数据集描述文件的具体位置。
- `--weights yolov5s.pt` 明确指出要基于哪个预训练权重文件继续训练;这里可以选择不同的版本如'yolov5m', 'yolov5l' 或者 'yolov5x'.
#### 修改网络配置以适应自定义类别数目的方法
当准备用自己的数据集来进行YOLOv5实例分割训练之前,可能还需要调整模型架构中的分类器部分以便能够识别新的目标种类。这通常涉及到编辑位于项目源码目录下的相应`.yaml`格式配置文档,在其中找到代表类别的字段(例如nc),并将其数值更新为你实际拥有的标签总数目[^2]。
对于YOLOv5而言,假设想要修改支持四种类别,则可以在对应的配置文件中做如下更改:
```yaml
nc: 4 # 自己训练的目标总个数
```
完成上述操作之后保存改动过的配置文件即可让后续训练过程按照新设定好的条件运行下去。
#### 加载已训练好模型进行推理预测
一旦完成了针对特定应用场景下优化后的YOLOv5实例分割模型训练,就可以利用下面给出的方式轻松实现对该模型的应用——即通过调用Python脚本里的检测函数完成对未知样本对象的有效识别和定位分析。
```python
from models.experimental import attempt_load
import torch
device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
model = attempt_load('runs/train/exp/weights/best.pt', map_location=device) # 载入最佳性能模型
model.eval()
# 接下来可编写代码读取待测图片,并传递给model.predict() 方法获取结果...
```
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