您好，请问YOLOv5-v5.0的是哪个版本呢？

[ZJU-lishuang]

https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0

[Wanghe1997]

https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0

谢谢您，我的意思是想问，如果我想对v5.0的YOLOv5进行prune，应该用您项目的哪个branches？谢谢

[Wanghe1997]

https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v5.0

我看您的branches里面没有v5的版本

[ZJU-lishuang]

没有v5版本，没有做v5版本的兼容微调

[Wanghe1997]

没有v5版本，没有做v5版本的兼容微调

嗯嗯，也就是说目前项目的代码不兼容v5版本的yolov5s吗？

[ZJU-lishuang]

不兼容，没做兼容测试

[Wanghe1997]

不兼容，没做兼容测试

好的，谢谢学长。我还想请教一下，请问第一步基础训练，是不是使用预训练权重或者不使用预训练权重（初始化训练）都可以？只要最后选择精度最高的训练好的权重就可以？还是说第一步必须使用预训练权重？

[ZJU-lishuang]

都可以，但一般使用预训练权重泛化能力更强

[Wanghe1997]

都可以，但一般使用预训练权重泛化能力更强

嗯嗯，我还有几个问题。

1. 因为我是在自己的数据集上进行实验。之前用U版的YOLOv5测试过，就mAP指标来说，初始化训练比迁移学习（使用预训练权重训练）效果更好。所以我这种情况是不是选择初始化训练会更好？
2. 还有就是如果已经使用u版的yolov5进行过基础训练，是否可以跳过第一步，直接用那个权重进行第二步稀疏训练？
3. 稀疏训练这一步为什么是用last.pt而不是best.pt呢？ 谢谢学长百忙中抽空解答

[ZJU-lishuang]

1、使用预训练权重训练的初始化训练在yolov5上效果更好。 2、可以跳过，直接进行第二步稀疏训练。稀疏训练对这里的剪枝是必要的 3、last.pt和best.pt都可以，用last.pt是因为习惯，且此处的last.pt和best.pt相差不多

[Wanghe1997]

1、使用预训练权重训练的初始化训练在yolov5上效果更好。 2、可以跳过，直接进行第二步稀疏训练。稀疏训练对这里的剪枝是必要的 3、last.pt和best.pt都可以，用last.pt是因为习惯，且此处的last.pt和best.pt相差不多

学长，用你的这个程序对yolov5剪枝微调完之后，后续想把这个权重部署在jetson-nano，您有做过这样的实验吗？有相关的代码或者教程适配吗？

[ZJU-lishuang]

没有