使用预训练权重在 Yolov5 中训练我的模型

问题描述

我尝试使用 google colab 训练我的模型，如 youtube (https://www.youtube.com/watch?v=MdF6x6ZmLAY) 上的 roboflow 教程中所述，并且效果很好。不幸的是，结果不是我所期望的。然后我尝试使用预训练的权重并再次训练我的模型。这次我得到的文件更小（~3MB，另一个是~15MB），当我尝试在我的代码中使用它时，我也是从互联网（https://pypi.org/project/yolov5/）获得的，它没有工作。 如果您需要更多信息，请写下来。我是新手，想在大学课堂上使用 Yolo 进行项目

我使用的代码：

`从 yolov5 导入 YOlov5

将 matplotlib.pylab 导入为 plt

#set 模型参数

model_path = "yolov5/weights/best.pt"

device = "cpu" # "0" 代表 gpu 或 "cpu"

#init yolov5 模型

yolov5 = YOlov5(model_path,device)

#加载图片

image1 = plt.imread("test1.jpg")

#perform 推理

结果 = yolov5.predict(image1)

#show 检测图像上的边界框

results.show()

#将结果保存到“results/”文件夹

results.save(save_dir='results/')`

我得到的错误：

RuntimeError: [在 ..\caffe2\serialize\inline_container.cc:145 处强制失败]。 PytorchStreamReader 读取 zip 存档失败：找不到中央目录

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）