YOLO26怎么加载自定义权重？model.load()详解

1. 镜像环境说明

本镜像基于YOLO26 官方代码库构建，预装了完整的深度学习开发环境，集成了训练、推理及评估所需的所有依赖，开箱即用。

核心框架:pytorch == 1.10.0
CUDA版本:12.1
Python版本:3.9.5
主要依赖:torchvision==0.11.0,torchaudio==0.10.0,cudatoolkit=11.3,numpy,opencv-python,pandas,matplotlib,tqdm,seaborn等。

该环境专为 YOLO26 模型的快速部署与实验优化而设计，支持从模型加载、训练到推理全流程操作，极大提升开发效率。

2. 快速上手

2.1 激活环境与切换工作目录

在使用前，请先激活 Conda 环境：

conda activate yolo

由于默认代码位于系统盘，建议复制至数据盘以方便修改和持久化保存：

cp -r /root/ultralytics-8.4.2 /root/workspace/ cd /root/workspace/ultralytics-8.4.2

此步骤确保后续对代码的更改不会因实例重启而丢失。

2.2 模型推理

YOLO26 提供简洁的 API 接口用于图像或视频推理。以下是一个典型示例：

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 加载模型 model = YOLO(model=r'yolo26n-pose.pt') # 执行预测 model.predict( source=r'./ultralytics/assets/zidane.jpg', save=True, show=False )

参数解析：

model: 可传入.pt权重文件路径，也可直接指定模型结构（如yolo26.yaml），再通过.load()加载权重。
source: 支持图片路径、视频路径或摄像头编号（如0表示默认摄像头）。
save: 若设为True，将自动保存检测结果到runs/detect/predict/目录下。
show: 控制是否实时显示推理窗口，服务器环境下通常设为False。

运行命令：

python detect.py

推理完成后，终端会输出检测耗时、FPS 及识别结果概览，结果图像将保存在指定目录中。

2.3 模型训练

要进行自定义数据集训练，需完成以下三步：准备数据集、配置data.yaml、编写训练脚本。

数据集配置（data.yaml）

请确保数据集符合 YOLO 格式（每张图对应一个.txt标注文件），并在data.yaml中正确设置路径：

train: /path/to/train/images val: /path/to/val/images nc: 80 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...]

训练脚本（train.py）

import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': # 初始化模型结构 model = YOLO(model='/root/workspace/ultralytics-8.4.2/ultralytics/cfg/models/26/yolo26.yaml') # 加载预训练权重 model.load('yolo26n.pt') # 开始训练 model.train( data='data.yaml', imgsz=640, epochs=200, batch=128, workers=8, device='0', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False )

⚠️ 注意：model.load()是关键步骤，用于加载已有权重。若从头训练（如新任务、小数据集），可跳过此步；若微调，则强烈建议使用。

3. model.load() 方法深度解析

3.1 什么是 model.load()？

model.load()是 Ultralytics YOLO 框架中用于加载自定义权重的核心方法。它允许用户将已训练好的.pt文件中的参数注入当前模型实例，实现迁移学习、模型恢复或跨任务初始化。

其函数原型如下：

def load(self, weights): """ Load custom weights into the model. Args: weights (str or Path or dict): 权重文件路径或 state_dict 字典 Returns: self: 返回更新后的模型实例 """

3.2 使用场景分析

场景	是否推荐使用`load()`
微调（Fine-tuning）	✅ 强烈推荐
断点续训（Resume training）	✅ 推荐（但优先使用`resume=True`）
从零开始训练（Scratch Training）	❌ 不需要
模型融合/集成	✅ 支持多阶段加载

3.3 加载方式详解

方式一：加载本地权重文件

model = YOLO('yolo26.yaml') # 仅定义结构 model.load('best.pt') # 注入权重

适用于自定义架构 + 已有训练权重的组合。

方式二：直接加载完整模型（推荐新手）

model = YOLO('yolo26n.pt') # 自动解析结构并加载权重

等价于先创建模型结构，再调用load()，适合大多数推理和微调任务。

方式三：加载部分权重（高级用法）

有时我们只想加载主干网络（Backbone）权重，例如迁移分类模型到检测任务：

state_dict = torch.load('resnet50.pth') model.model.load_state_dict(state_dict, strict=False) # 忽略不匹配层

此时绕过model.load()，直接操作nn.Module的load_state_dict()，灵活性更高。

3.4 常见问题与解决方案

❌ 错误1：KeyMismatchError

size mismatch for model.0.conv.weight: copying a param with shape torch.Size([64, 3, 3, 3]) from checkpoint, expected torch.Size([128, 3, 3, 3])

原因：模型结构与权重文件不匹配。

解决方法：

确保yaml配置文件与原始训练配置一致；
或使用strict=False忽略不匹配层（仅限部分迁移）。

model.model.load_state_dict(torch.load('weights.pt'), strict=False)

❌ 错误2：权重未生效

现象：调用model.load()后性能无提升。

排查步骤：

检查路径是否正确：os.path.exists('yolo26n.pt')
查看日志是否有 “Loaded weights” 提示
打印模型参数均值验证是否变化：

before = [p.mean().item() for p in model.parameters()][0] model.load('yolo26n.pt') after = [p.mean().item() for p in model.parameters()][0] print(f"Parameter mean changed: {before:.4f} -> {after:.4f}")

✅ 最佳实践建议

命名规范：将自定义权重统一命名为custom_yolo26n_epoch100.pt，便于管理。
备份原始权重：避免覆盖官方预训练模型。
验证加载状态：可通过model.info()查看模型摘要确认结构正确性。

4. 已包含权重文件说明

镜像内已预下载常用 YOLO26 系列权重文件，存放于项目根目录：

yolo26n.pt
yolo26s.pt
yolo26m.pt
yolo26l.pt
yolo26x.pt
yolo26n-pose.pt

这些模型覆盖目标检测、姿态估计等多种任务，可直接用于推理或作为微调起点，节省大量下载时间。

5. 常见问题 FAQ

Q1：能否加载 YOLOv5 或 YOLOv8 的权重？
A：不能。不同版本模型结构差异大，即使名称相似也无法兼容。
Q2：如何判断权重是否成功加载？
A：查看控制台输出是否有"Loading weights..."日志，或对比训练初始 mAP 是否显著高于随机初始化。
Q3：load() 和直接传参有什么区别？
```
# 方法A model = YOLO('yolo26.yaml') model.load('yolo26n.pt') # 方法B model = YOLO('yolo26n.pt')
```
两者效果相同。方法 B 更简洁，方法 A 更灵活（可用于结构修改后加载原有权重）。
Q4：加载权重后还需要 freeze 吗？
A：视情况而定。若只微调最后几层，建议冻结主干：
```
model.freeze = ['model.0', 'model.1'] # 冻结前两模块
```