如何将自定义4类检测模型与预训练YOLOv9模型合并为84类检测模型？

1. 环境准备 #

先确保本地已部署YOLOv9的代码库，且安装好torch、torchvision等依赖库。

2. 加载预训练YOLOv9模型 #

直接通过YOLOv9的模型类加载预训练权重，代码示例：

from models.yolo import Model
import torch

# 替换为实际的配置和权重文件路径
pretrained_cfg = "yolov9-c.yaml"
pretrained_weights = "yolov9-c.pt"

# 初始化预训练模型（默认对应COCO 80类）
pretrained_model = Model(pretrained_cfg, ch=3, nc=80)
pretrained_model.load_state_dict(torch.load(pretrained_weights)["model"])
pretrained_model.eval()

3. 加载自定义4类检测模型 #

如果你的自定义模型是基于YOLOv9架构训练的，加载方式如下：

# 替换为你的自定义配置和训练权重路径
custom_cfg = "custom_yolov9.yaml"  # 配置文件中需设置nc=4
custom_weights = "best.pt"

custom_model = Model(custom_cfg, ch=3, nc=4)
custom_model.load_state_dict(torch.load(custom_weights)["model"])
custom_model.eval()

注意：如果自定义模型不是基于YOLOv9架构，需先对齐主干网络结构，否则后续合并会出现维度不匹配问题。

4. 模型合并的核心思路（补充） #

要得到84类检测模型，关键在于修改检测头部的输出通道：

• 预训练模型检测头输出通道为(80+5)*3（5为坐标参数，3为锚点数量）
• 自定义模型检测头输出通道为(4+5)*3
• 合并时需将检测头替换为输出通道(84+5)*3的新结构，再把预训练模型的头部权重（对应前80类）和自定义模型的头部权重（对应后4类）拼接，主干层优先保留预训练权重以保证基础检测能力，最后在包含84类的数据集上微调，避免类别冲突。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hariharan m