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如何在darknet的预训练yolov4模型上训练新课程
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<p>我使用darknet和yolov4为我的用例训练了一个自定义对象检测模型。我在obj.name文件中提到了3个类,如下所述:</p> <pre><code># data/obj.names no_helmet helmet vest </code></pre> <p>培训已经完成,检测工作也取得了良好的效果</p> <p>现在,我想向模型中添加2个新类,因此我用2个新类名更新了类文件:</p> <pre><code># data/obj.names no_helmet helmet vest fire smoke </code></pre> <p>我对配置文件进行了更改,并为所有<code>[yolo]</code>层和之前的<code>[convolutional]</code>层将<code>classes=3</code>更新为<code>classes=5</code>,将<code>filter=24</code>更新为<code>filter=30</code></p> <p>对于数据集,我只提供了两个新类(<code>fire</code>和<code>smoke</code>)的图像和注释</p> <p>然后我开始了黑暗训练,对于权重参数,我提供了我以前的yolov4训练权重。完成后,我运行了测试,但在图像中没有检测到任何东西。即使是旧的班级也不行</p> <p>我哪里出错了</p> <p>我的感觉是,因为我没有为旧类提供数据集,所以模型忘记了这些。但是,它至少应该检测到新的类,对吗?还是我错了</p> <p><strong>新编辑:</strong></p> <p>我再次使用组合数据集(旧的3个类和2个新类)对预先训练的自定义权重(前3个类的训练)进行训练,当我运行它进行测试时,仍然没有输出</p> <p>有人能给我解释一下这是怎么回事吗?我在想它背后有一些我不知道的数学</p> <p>我每次都得从头开始训练吗</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>不能在经过训练的模型中插入新类。 当您仅使用<strong>火</strong>和<strong>烟</strong>数据集进行训练时,您的配置没有针对2个类进行配置,而是针对5个类进行配置。也许这就是为什么你在第二次测试中什么都没得到</p> <p>该型号不会忘记<em>,而是将该重量作为新型号的出发点。只需使用包含所有类别的数据集再次训练即可</p>
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