我在用yolov12的框架训练过yolov5的预训练权重之后，再用yolov12的预训练权重训练出现了训练不了的情况

Question

问题：我在用yolov12的框架训练过yolov5的预训练权重之后，再用yolov12的预训练权重训练出现了训练不了的情况
之前我都可以用yolov12的框架训练yolov12的预训练权重，但是不知道后来为什么再用v12的预训练权重训练时map50一直都是0.004左右训练十几轮也没有任何上涨，但是用yolov5,v8的预训练权重却可以正常训练，第一个图是我用v8n的预训练权重训练的结果

第二个图是用v12的预训练权重训练的

有没有专家知道这是为什么，问了AI，ai也只有说预训练权重与模型架构不匹配的问题这种客套话

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

你提到的问题非常关键，涉及到 YOLOv12 框架下使用不同预训练权重时出现的 训练失败或效果极差 的现象。根据你的描述，可以推测出几个可能的原因，并给出相应的解决方案和代码示例。

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一、问题分析

你提到：

• 用 YOLOv12框架 训练过 YOLOv5 预训练权重后，再用 YOLOv12预训练权重 训练时，mAP50一直维持在0.004左右，没有提升。
• 使用 YOLOv8 或 YOLOv5 的预训练权重时，可以正常训练。
• 你已经尝试了 YOLOv12 的预训练权重，但效果不佳。

这表明：

1. 模型架构与预训练权重不匹配

YOLOv12 的结构可能与 YOLOv5、YOLOv8 不同，导致某些层（如 backbone、neck、head）的权重无法正确加载。

2. 权重文件格式不兼容

YOLOv12 可能使用了不同的权重保存方式（如 .pt、.pth、.bin 等），而你的训练脚本可能没有正确解析这些权重。

3. 训练配置不一致

YOLOv12 和 YOLOv5 的数据增强、损失函数、学习率等参数可能有差异，导致训练不稳定。

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二、解决方案

以下是详细的排查与解决步骤：

1. 检查模型架构是否匹配

• 确保你加载的 YOLOv12 预训练权重是与当前模型结构完全一致的。
• 如果你使用的是自定义模型（比如修改了 Backbone 或 Head），那么必须使用相同结构的预训练权重。

✅ 示例：加载权重前验证模型结构

from models.yolo import Model  # 假设这是你使用的模型类

# 加载预训练权重
model = Model("your_model.yaml", nc=80)  # nc 是类别数
model.load_state_dict(torch.load("yolov12_pretrained.pt"), strict=False)

注意：如果 strict=True，会报错；设置为 False 时会忽略不匹配的层，但可能导致效果不佳。

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2. 确认权重文件格式与读取方式一致

• YOLOv12 可能使用了不同的权重保存方式（如 PyTorch 的 .pt 文件）。
• 你需要确保你的训练脚本支持该格式。

✅ 示例：加载 YOLOv12 预训练权重

import torch

# 加载预训练权重
pretrained_weights = torch.load("yolov12_pretrained.pt")
model.load_state_dict(pretrained_weights, strict=False)

如果加载失败，请查看权重文件的结构是否与模型一致。

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3. 检查训练配置是否合理

• YOLOv12 可能对输入尺寸、锚框、数据增强等有特定要求。
• 请确保你的 data.yaml、hyp.scaled.yaml 等配置文件与 YOLOv12 的标准配置一致。

✅ 示例：检查 data.yaml

train: ./images/train/
val: ./images/val/
nc: 80
names: ['person', 'bicycle', ...]  # 类别列表

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4. 调试训练过程中的 loss 和 mAP

• 在训练过程中打印 loss 和 mAP，看是否有异常。
• 如果 loss 一直下降，但 mAP 没有提升，可能是 目标检测任务中正样本太少或标签错误。

✅ 示例：在训练循环中添加日志

for epoch in range(epochs):
    for batch in train_loader:
        images, labels = batch
        outputs = model(images)
        loss = compute_loss(outputs, labels)
        print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item():.4f}, mAP50: {mAP50:.4f}")

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5. 尝试使用官方提供的 YOLOv12 预训练权重

• 如果你使用的 YOLOv12 预训练权重不是官方提供的，可能会存在格式或结构上的不一致。
• 尽量从 YOLOv12 的官方仓库下载预训练权重。

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三、可能的代码修改建议

如果你使用的是类似 ultralytics/yolov12 的项目，可以参考以下代码片段进行调整：

修改后的训练代码（假设你使用的是 PyTorch）

from yolov12.train import train

# 设置训练参数
cfg = {
    "data": "data/coco.yaml",
    "weights": "yolov12_pretrained.pt",  # 确保路径正确
    "epochs": 100,
    "imgsz": 640,
    "batch": 16,
    "device": "0",
}

# 开始训练
train(cfg)

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四、总结

| 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 权重与模型结构不匹配 | 确认模型结构与预训练权重一致，使用 strict=False 跳过不匹配层 | | 权重格式不兼容 | 确保使用正确的权重格式（如 .pt）并正确加载 | | 配置不一致 | 检查 data.yaml、hyp.yaml 等配置文件是否与 YOLOv12 标准一致 | | 训练不稳定 | 打印 loss 和 mAP，排查数据或标签问题 | | 权重来源不明 | 使用官方提供的 YOLOv12 预训练权重 |

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五、进一步建议

• 查阅 YOLOv12 官方文档，确认其权重格式、训练配置和模型结构。
• 尝试使用 YOLOv12 的官方训练脚本，对比你的代码是否有差异。
• 在 GitHub 或社区中搜索类似问题，看看是否有其他人遇到过类似情况。

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如有需要，我可以帮助你 解析具体的权重文件内容 或 调试你的训练脚本。欢迎继续提问！