yolov5加载模型时间

YOLOv5 模型的断点续训是指在训练过程中，如果训练过程中断或中止，可以通过加载之前保存的模型参数文件，从上次停止的地方继续训练。这样可以节省时间和计算资源，并且不会丢失之前训练的成果。 在 YOLOv5 的实现中，可以使用 `--resume` 或者 `--weights` 参数来实现断点续训。`--resume` 参数可以加载之前保存的 `.pt` 文件，并从上次停止的 epoch 继续训练。而 `--weights` 参数则是用来加载之前保存的模型权重文件，可以选择从指定的 epoch 开始继续训练。 下面是一个示例命令行代码，用于演示如何进行 YOLOv5 的断点续训： ``` python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco.yaml --weights 'path/to/weights.pt' --resume ``` 其中，`--img` 参数指定输入图像的尺寸，`--batch` 参数指定训练时的 batch size，`--epochs` 参数指定要训练的总 epoch 数量，`--data` 参数指定数据集的配置文件，`--weights` 参数指定之前保存的模型权重文件的路径，`--resume` 参数表示要进行断点续训。 需要注意的是，断点续训时，最好使用之前使用的相同的数据集和模型配置文件，以确保训练的连贯性。

### 如何测试 YOLOv5 ONNX 模型的准确率和性能 #### 使用Python环境准备 为了评估YOLOv5 ONNX模型的表现，需先设置好Python工作环境。确保已安装必要的库如`onnxruntime`, `opencv-python`, 和 `numpy`. 这些包可以通过pip命令轻松获取。 ```bash pip install onnxruntime opencv-python numpy ``` #### 加载并初始化ONNX Runtime会话 创建一个Python脚本来加载训练好的YOLOv5 ONNX模型，并通过ONNX Runtime来执行推理操作。这一步骤对于后续输入图像预处理以及输出解析至关重要[^1]. ```python import onnxruntime as ort import cv2 import numpy as np # 初始化ONNX运行时会话 session = ort.InferenceSession('path/to/yolov5s.onnx') input_name = session.get_inputs()[0].name output_names = [o.name for o in session.get_outputs()] ``` #### 图像预处理与后处理逻辑 针对每张待测图片，在送入模型之前要按照特定的方式调整尺寸、归一化像素值等；而在得到预测结果之后，则需要解码边界框坐标、置信度分数及类别标签以便于可视化或计算指标[^3]. ```python def preprocess(image_path, input_size=(640, 640)): img = cv2.imread(image_path) resized_img = cv2.resize(img, dsize=input_size) normalized_img = (resized_img / 255.).astype(np.float32)[np.newaxis,...] transposed_img = np.transpose(normalized_img, axes=[0, 3, 1, 2]) return transposed_img def postprocess(outputs): boxes, scores, classes = outputs[:3] # 解析boxes,scores,classes到可读形式... pass ``` #### 执行推理过程 利用上述定义的方法完成单次推断流程，即从原始图像经过转换成为适合喂给神经网络的形式直至最终获得检测结果的过程. ```python image_data = preprocess('test_image.jpg') # Run inference using the loaded model and preprocessed image data. outputs = session.run(output_names, {input_name: image_data}) detections = postprocess(outputs) print(detections) ``` #### 准确性和性能评测方法 当拥有一系列标注过的验证集样本及其对应的真值信息时，可以采用多种方式衡量模型表现： - **mAP(mean Average Precision)** 是最常用的目标检测评价标准之一，它综合考虑了不同IoU阈值下的平均精确度均值。 - 对于实时应用来说，除了关心识别效果外还需要考察系统的响应时间——也就是每次调用inference函数所耗费的时间长度。可通过多次重复实验取其平均值得出较为稳定的估计值[^2]. - 如果存在GPU加速选项的话，建议对比CPU/GPU两种模式下各自的效率差异，从而决定最适合实际应用场景的选择方案[^4].