深度学习:用于自定义和异常对象检测的模型

我正在研究细菌检测项目 .

我的问题是:是否重新使用预训练的重量并且仅在最后几层训练模型来检测异常物体?或者我应该从头开始训练模型? (我有2000个图片的细菌,我没有使用任何数据增加)我试图从头开始训练yoloV3在微型yolo模型,但我有一个最小损失4 ...任何建议?任何首选模型?

回答(1)

2 years ago

我建议不要从头开始训练模型,因为这需要花费大量的时间和计算能力 . YOLO的暗网特征提取器(YOLOv2中的暗网-19和YOLOv3中的暗网-53)首先在Imagenet数据集上训练,以获得特征提取器,这是一个漫长的过程 .

您应该按原样使用特征提取器并在其后训练图层 . 如果你不想要非常精确的边界框,YOLOv2应该以合理的速度正常工作,但是如果你不能处理一些本地化错误并想要紧密的边界框,请使用YOLOv3 .

有关更多转换指南,请按照link进行操作 . AlexeyAB策划了在自定义数据集上训练YOLO所需遵循的所有步骤 .