如何基于YOLOv5l训练的best.pt继续训练YOLOv5x模型至60轮？

一、权重参数的正确设置 #

你当前命令用的--weights yolov5x.pt是从头加载YOLOv5x的预训练权重，完全抛弃了之前YOLOv5l训练50轮的成果，并非最优选择。正确设置分两种场景：

1. 基于已有训练成果迁移到YOLOv5x结构 #

要复用你之前训练得到的best.pt，同时切换到YOLOv5x的模型结构，命令需调整为：

!python train.py --batch 27 --epochs 60 --data /content/yolov5/data.yaml --weights ./best.pt --cfg yolov5x.yaml

• --weights ./best.pt：指定加载你之前YOLOv5l训练得到的权重文件，YOLOv5会自动匹配模型中结构一致的层参数；对于YOLOv5x比YOLOv5l新增的、更宽更深的层，会自动用YOLOv5x的预训练权重初始化。
• --cfg yolov5x.yaml：明确指定使用YOLOv5x的模型配置，确保训练的是大尺寸模型。

2. 完全从头训练YOLOv5x（不复用之前成果） #

如果不想复用之前的训练结果，你当前的命令是正确的，但这会浪费之前50轮训练学到的特征，不推荐。

二、该操作的有效性分析 #

1. 直接用yolov5x.pt从头训到60轮 #

效果有限，YOLOv5x模型容量远大于YOLOv5l，60轮训练不足以让大模型充分收敛，大概率达不到你预期的mAP提升效果，甚至可能不如继续训练YOLOv5l到60轮的结果。

2. 基于best.pt迁移到YOLOv5x训练 #

这个操作是有效的：

• 既利用了之前50轮训练学到的针对你的数据集的特征表示，又借助YOLOv5x更大的模型容量捕捉更细粒度的目标特征，有机会显著提升mAP。
• 注意事项：
  • 可适当调低学习率（比如添加--lr 0.0005，默认是0.001），避免大学习率破坏已学到的特征。
  • 60轮总轮次可能不够，建议调整到80-100轮，给YOLOv5x足够的收敛时间。
  • 确保显存能支撑YOLOv5x的batch size=27，若出现显存溢出，可适当减小batch size或开启--cache ram。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DragonSlayer666