使用YOLOv5做野猪与鹿分类时如何获取迁移学习的预训练权重

核心疑问答复 #

你完全可以直接下载yolov5s.pt作为预训练权重，训练时添加--weights yolov5s.pt参数即可正常使用，不需要额外找专门针对野猪、鹿的预训练权重。
yolov5s.pt是基于COCO大规模通用数据集预训练得到的，COCO数据集本身包含野生动物相关类别，已经学到了通用的图像边缘、纹理、动物躯体特征等基础特征，迁移到你的二类别检测任务上适配性很好，完全可以满足你的需求。

你当前思路存在的常见错误 #

• 任务定位混淆：你提到要做「动物分类」，但YOLOv5默认是目标检测模型，如果你仅需要判断整张图片的类别（不需要框出动物的具体位置），用YOLOv5属于冗余操作，换用ResNet等纯分类模型训练效率、精度都会更高；只有你需要同时检测动物出现位置+分类时，才适合用YOLOv5。
• 忽略配置匹配：很多初学者直接调用预训练权重就开始训练，忘记修改YOLOv5对应数据集yaml文件里的nc（类别数）参数，你只有野猪、鹿2个类别，必须把nc改为2，否则会出现输出维度不匹配的问题，训练要么报错要么效果极差。
• 训练策略错误：小数据集直接全参数训练很容易过拟合，不要上来就开全量训练，建议先冻结backbone部分训练分类头，等损失稳定后再解冻全层微调，效果会好很多。

参考训练流程 #

1. 按照YOLOv5要求整理数据集，标注文件格式、train/val/test的路径配置全部对齐官方要求
2. 编写自定义数据集yaml文件，设置nc: 2，names: ['野猪', '鹿']
3. 执行训练命令参考：python train.py --weights yolov5s.pt --data 你的数据集配置.yaml --img 640 --batch 16 --epochs 50 --freeze 10，其中--freeze 10表示冻结前10层backbone参数，仅训练检测头，避免小数据集过拟合
4. 训练完成后用验证集测试精度，按需调整epochs、batch size、数据增强策略即可

内容的提问来源于stack exchange，提问作者타이거공