YOLOv5训练模型的大小问题

训练两个模型，两个模型的best.pt文件的大小差异很大，这是什么原因呢

之前训练出来的大小

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现在训练出来的大小

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该回答通过自己思路及引用到各个渠道搜索综合及思考,得到内容具体如下：

训练出来的不同模型的best.pt文件大小差异很大可能有以下几个原因：

1、模型结构的不同。YOLOv5支持多个不同大小的模型，比如s、m、l、x等。不同的模型结构会导致最终训练出来的模型参数量不同，从而影响最终的模型文件大小。

2、训练数据集的不同。训练数据集的不同可能导致模型参数的数量不同，从而影响模型文件大小。

3、训练过程中的超参数设置不同。不同的超参数设置可能导致训练过程中模型参数的数量不同，从而影响模型文件大小。

4、优化器的不同。不同的优化器会对模型的训练过程产生不同的影响，从而可能导致最终训练出来的模型参数数量不同，进而影响模型文件大小。

5、训练的epoch数量不同。训练的epoch数量不同会导致模型参数的数量不同，从而影响模型文件大小。

总之，最终训练出来的YOLOv5模型文件大小与训练过程中的多个因素有关，而不仅仅是模型的准确率和性能。因此，对于具有相同功能的模型，它们的文件大小可能会有所不同，这并不一定意味着其中一个模型比另一个更好或更优秀。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢

  • 这有个类似的问题, 你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7769990
  • 这篇博客你也可以参考下：基于yolov5的智能分类垃圾桶整套实现
  • 除此之外, 这篇博客: YOLOv5训练自己的数据集中的 六、划分训练集和测试集 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:

  • 训练时要有测试集和训练集，放在ImageSets\Main文件夹下。代码如下，至于训练验证集和测试集的划分比例，以及训练集和验证集的划分比例，根据自己的数据情况决定。使用下面的代码进行划分：

     import os
 import random
 ​
 xmlfilepath = 'D:\pycharm/yolov5/VOCdata/VOCTest/Annotations/'  # xml文件的路径
 saveBasePath = 'D:\pycharm/yolov5/VOCdata/VOCTest/ImageSets/'  # 生成的txt文件的保存路径
 ​
 trainval_percent = 0.9  # 训练验证集占整个数据集的比重（划分训练集和测试验证集）
 train_percent = 0.8  # 训练集占整个训练验证集的比重（划分训练集和验证集）
 total_xml = os.listdir(xmlfilepath)
 num = len(total_xml)
 list = range(num)
 tv = int(num * trainval_percent)
 tr = int(tv * train_percent)
 trainval = random.sample(list, tv)
 train = random.sample(trainval, tr)
 ​
 print("train and val size", tv)
 print("traub suze", tr)
 ftrainval = open(os.path.join(saveBasePath, 'Main/trainval.txt'), 'w')
 ftest = open(os.path.join(saveBasePath, 'Main/test.txt'), 'w')
 ftrain = open(os.path.join(saveBasePath, 'Main/train.txt'), 'w')
 fval = open(os.path.join(saveBasePath, 'Main/val.txt'), 'w')
 ​
 for i in list:
     name = total_xml[i][:-4] + '\n'
     if i in trainval:
         ftrainval.write(name)
         if i in train:
             ftrain.write(name)
         else:
             fval.write(name)
     else:
         ftest.write(name)
 ​
 ftrainval.close()
 ftrain.close()
 fval.close()
 ftest.close()
    运行后，得到ImageSets\Main\文件下的几个.txt文件。
    数据集制作完成。
模型的大小与模型结构、超参数、训练数据集和训练方式等有关。
如果两个模型具有不同的架构（例如，它们使用的卷积层数量或通道数不同），则它们的大小可能不同。此外，如果两个模型的超参数设置不同（例如，学习率、权重衰减系数等），则可能会导致它们的大小不同。
另外，参与训练的数据集也可能是一个因素。如果两个模型所处理的数据集中图像的分辨率或数量不同，则可能会影响最终生成的模型文件的大小。还有，训练过程中使用的技术也可能对模型大小产生影响，如是否使用剪枝、量化等方法。
因此，在比较两个模型时，需要考虑多种因素，并仔细检查其相应的配置和训练日志，以确定原因并进行必要的调整。