yolo对比实验的话要加载预训练权重吗

Question

要和改了模型架构的模型对比对
是用yolo11.pt在自己数据集上微调的模型还是用yolo11.yaml在自己数据集上训练的模型来做对比呢？

Answer 1

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问题理解

你想进行YOLO对比实验，需要加载预训练权重吗？具体来说，你想知道在对比实验中，应该使用已经在自己数据集上微调的预训练模型（yolo11.pt）还是从头训练的模型（yolo11.yaml）。

解决方案

一般来说，使用已经在自己数据集上微调的预训练模型（yolo11.pt）是更好的选择。因为：

1. 快速收敛: 微调预训练模型可以快速收敛到自己的数据集上，节省训练时间。
2. 更好的性能: 微调预训练模型可以获得更好的性能，因为它已经学习到了通用的特征和知识。
3. 更少的参数: 微调预训练模型通常需要更少的参数，减少了过拟合的风险。

如果你从头训练模型（yolo11.yaml），可能需要更长时间来收敛，并且可能需要更多的参数来学习自己的数据集。

核心代码

# 使用已经在自己数据集上微调的预训练模型
model = torch.load('yolo11.pt')

# 从头训练模型
model = models.detection.yolo.YOLOv1(cfg='yolo11.yaml')

注意：上述代码仅供参考，具体实现可能需要根据你的项目和环境进行调整。