YOLOV5检测时模型参数不对

Question

在运行yolov5的检测时提示“ ** The following layers are discarded due to unmatched keys or layer size: ['classifier.weight', 'classifier.bias'] ”，这是为什么？

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

这个错误出现的原因是在加载模型参数时，模型中的某些层的参数与预训练模型的参数不匹配。可能是由于模型结构发生了变化，或者是使用的预训练模型参数不适用于当前的模型。

要解决这个问题，可以尝试以下几个步骤：

1. 查看模型结构：使用print(model)来打印模型结构，检查模型中的层名称与预训练模型的层名称是否匹配。确定错误的参数属于哪个层。

2. 检查预训练模型：确保使用的预训练模型与你当前使用的模型结构相匹配。可以参考模型的官方文档或论文来选择正确的预训练模型。

3. 重新初始化模型：如果发现模型结构发生了变化，可以尝试重新初始化模型，以使层的参数与预训练模型相匹配。具体方法可以参考模型的官方文档或使用model.apply(weights_init_normal)函数来初始化模型中的参数。

4. 载入部分预训练参数：如果只有部分层的参数不匹配，可以选择只加载匹配的部分参数。可以使用torch.load()函数加载预训练参数，然后手动将匹配的参数赋值给模型中的对应层。

pretrained_dict = torch.load('pretrain_model.pth')
model_dict = model.state_dict()

# 只加载匹配的层参数
pretrained_dict = {k: v for k, v in pretrained_dict.items() if k in model_dict}
model_dict.update(pretrained_dict)

model.load_state_dict(model_dict)

如果你尝试了以上方法仍然不能解决问题，可能需要进一步检查模型和预训练参数的匹配情况，并根据具体情况进行调整。如果找不到适用的预训练模型或无法调整模型结构，可能需要自己重新训练模型来适应当前的需求。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^