我使用yolov5训练了一个目标检测模型。在我已经训练了原始模型之后，是否可以添加更多的带注释的图像，或者我必须用新的图像集重新开始整个训练？
浏览 20提问于2021-06-09得票数 0
我正在使用yolov3模型来检测对象。并且能够检测到80个目标。
但是现在我想为3个新的类定制训练现有的模型，我不想松散预先训练好的对象。换句话说，我想增量地训练模型。因此，在最终结果中，我预计我的<em
浏览 0提问于2020-05-09得票数 1
这个问题也许已经回答了，但我没有找到一个简单的答案。我使用Keras创建了一个convnet来对辛普森字符()进行分类。现在，我想添加一个对象检测问题，也就是说，在图片<
浏览 5提问于2017-06-21得票数 15
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对于我正在使用的数据集，我已经使用Keras训练并保存了一个h5py模型。现在，我必须将新数据添加到预先训练的模型中，并在训练集中使用这些新数据。但我不想重新训练整个数据集，因为训练和保存模型已经花了大约7个小时。目前有哪些方法可用于向已训练的</e
浏览 0提问于2018-10-12得票数 2
所以我一直在摆弄tensorflow的对象检测应用程序接口，特别是模型的重新训练，本质上是做this。我让它通过少量的图像很好地检测到了我的对象。但是我想增加我训练的图像的数量，但是标记过程很长很无聊，所以我找到了一个包含裁剪图像的数据集，所以只有我
浏览 20提问于2019-02-18得票数 0
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这是一个基本的问题。 目前，我正在使用一个可用的1.x模型来进行对象检测。为此，我正在用我自己的数据重新训练这个模型，并可以检测到我想要的对象。我想将我所有的逻辑移植到2.x版本，以便使用新发布的工具将模型转换为TFLit
浏览 10提问于2020-04-11得票数 1
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我正在使用来训练一个使用迁移学习的对象检测模型。具体地说，我正在使用和，当然已经用到我的训练和评估记录和标签的实际链接替换了占位符。我能够使用上面的管道在我的大约5000张图像(以及相应的边界框)上成功地训练一个模型(我主要在TPU上使用Google
浏览 0提问于2018-11-01得票数 6
我在凯拉斯有个受过训练的模特。是否可以使用“.h5”文件中预训练模型的前4个conv层的权重来初始化新模型<e
浏览 6提问于2020-08-19得票数 0
我已经使用ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型训练了对象检测接口来检测自定义对象。但在训练之后，API只检测自定义对象，而不检测API已经训练过的对象。ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17模型检测到90个对象。
有没有办法将<
浏览 3提问于2018-01-24得票数 0
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如何在现有模型中添加类？
、、、
我用tensorflow对象检测/SSD移动网训练了一个模型。效果很好！我该怎么做？我已经创建了我的映像集，我只是找不到任何教程或信息，如何添加一个单一的类到现有的模型。
谢谢!
浏览 0提问于2019-06-14得票数 5
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我只是想知道对象检测API中可用检查点的“分类”和“检测”微调类型之间的区别。他们都有资格训练新奇的课程吗？从这样的训练中获得的检查点，可以用非常相同的pipeline.config进一步训练，或者它需要具有不同的微调类型？为了使问题更清楚，可以参考中提到的<
浏览 1提问于2020-11-19得票数 2
它可以检测到一些人，但不是每个人，所以我决定继续训练模型，直到我得到一个平均损失低于1，然后再次测试。它现在检测几乎所有的人，甚至整个视频帧，即使没有对象在场。这些模型在图片上似乎效果很好，但在视频上却不起作用。这是不是太合适了？
对不起，我忘了有多少步了。我意外地删除了包含ckpt和tfevents的训练文件夹。编辑:
浏览 6提问于2018-01-07得票数 1
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我使用上的ssd_mobilenet_v1_pets.config配置遵循了TF对象检测应用编程接口教程页面上的步骤
这是非常酷的，我能够训练一个自定义检测器使用我自己的图像。然而，由于整个训练过程在我看来就像一个“黑匣子”，我想知道如何配置层以进行微调，就像如何使用tensorflow/keras中的</em
浏览 2提问于2018-11-30得票数 4
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数据集中的示例图像位于第一个链接中。该模型不是从零开始训练的，而是从yolov5标准.pt中训练出来的。到目前为止，我们已经尝试过：
objects)Running 添加更多数据(从每个对象300个图像到4500个)创建更复杂的数据(分散器在trainingTrained的多个运行上/周围运行，网络大小为小、中
浏览 9提问于2022-04-01得票数 1
我想知道如何通过向模型中添加新的类来重新训练从上面的存储库中获得的经过预先训练的模型。例如，经过训练的COCO数据集模型有90个类，我想在现有的类中添加1个或2个类，并得到一个92类的对象检测模型
浏览 2提问于2017-10-04得票数 16
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我正在抓取大约200,000个网站，寻找在小企业网站上发布的某些类型的媒体。我有一个泡菜linearSVC，我训练它来预测在网页上找到的链接包含我正在寻找的类型的媒体的概率，它表现得相当好(总体准确率在95%左右)。但是，我希望抓取器在抓取时用新数据定期更新分类器。所以我的问题是，如果
浏览 10提问于2016-08-17得票数 2
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以Tensorflow的自定义对象分类API w/ SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320为基础，我能够训练我的模型使用训练数据1(约200幅图像)成功地检测A和B类。这在测试集1上执行得很好，它只有A类和B类的图像。
我想在模型中添加几个类，所以我构建了一个单独的数据集，训练</em
浏览 3提问于2021-04-08得票数 0
我正在尝试建立一个端到端的统一模型来检测(本地化)图像中的对象。对象本身可以是许多类型，比如“野外文本”，但对象的周围特征应该确定感兴趣区域的位置。我希望输出是对象的坐标，或者像image-net格式
浏览 1提问于2016-05-06得票数 4
我正在培训定制命名实体识别(NER)模型使用斯坦福NLP，但问题是，我想再培训模型。示例：
假设我训练了xyz模型，然后我将在一些文本上测试它，如果模型检测到了什么错误，那么我(最终用户)将纠正它，并且希望重新训练(附加模式)校正文本上的模型。斯坦福不提供再培训设施，所以我转向的 spacy
浏览 6提问于2017-09-08得票数 3
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