我能用更多的训练和测试图像从最终的.weight继续训练吗？
我用暗网yolov3训练了我的自定义对象检测，直到平均损失降到0.06，但现在我想用more 训练和测试图像(也许还会删除的一些图像文件)来训练它。我是否可以执行这些步骤并继续使用最终的.weights文件进行培训，或者我应该从一开始就开始它？
回答 5
Stack Overflow用户
发布于 2019-10-18 08:05:08
是的，您可以使用当前培训过的模型(.weights文件)作为新培训课程的预培训模型。例如，如果使用AlexeyAB存储库，您可以通过这样的命令来训练模型：
darknet.exe detector train data/obj.data yolo-obj.cfg darknet53.conv.74
其中darknet53.conv.74是预先训练的模型。
在新的培训期间，您可以添加或删除图像。但是，基本的配置应该是正确的(比如类的数量等等)。
根据我提到的那一页：
在原始存储库原始储存库中，权重文件每10 000次只保存一次。
Stack Overflow用户
发布于 2020-12-26 10:45:16
如果您刚刚修改了数据集，但对更改模型体系结构不感兴趣，则可以使用DarkNet在AlexeyAB/黑网中直接从以前保存的模型中恢复。例如,
darknet.exe detector train cfg/obj.data cfg/yolov3.cfg yolov3_weights_last.weights -clear -mapclear标志将重置保存在权重中的迭代，这在发生数据集更改时是合适的。这是因为学习速度通常取决于迭代，而且您可能不想更改配置。
Stack Overflow用户
发布于 2020-05-21 22:40:51
你需要指定更多的时代，如果你继续。例如，如果你训练到300/300，那么简历也将训练到300也(从300开始)，除非你指定更多的时代。
python train.py --简历
https://stackoverflow.com/questions/58452521
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