如何使用预训练的 yolov3 模型并重新训练它以检测 80 多个对象答案

【问题标题】：How can I use pre-trained yolov3 model and retrain train it to detect more than 80 objects如何使用预训练的 yolov3 模型并重新训练它以检测 80 多个对象
【发布时间】：2020-05-08 17:00:44
【问题描述】：

我正在使用 yolov3 模型来检测对象。并且能够检测到80个物体。

但现在我想为 3 个新类自定义训练现有模型，并且我不想丢失预训练的对象。换句话说，我想增量训练模型。

因此，在最终结果中，我希望我的新模型能够检测到总共 83 个对象。

我已关注AlexeyAB/Darknet。但最后我只能检测到我训练的最后 3 个对象。并释放 80 个预定义的类。

如何训练模型以便在现有课程之后添加新课程？

【问题讨论】：

嗨。你有没有找到一种方法来做到这一点？我也在尝试这样做。

标签： object-detection training-data

【解决方案1】：

如果你想这样做，你需要在所有用于训练 Yolo 的 80 类的数据集上训练你的网络。如果您只在您的 3 类数据集上进行训练，那么网络将“忘记”它所学习的旧类。

这个数据集可能是COCO，你可以在网上找到它，但你应该知道从头开始训练一个网络需要很多时间。

【讨论】：