#object-detection #yolo #transfer-learning #darknet #yolov4
Вопрос:
Я новичок в области обнаружения объектов.
Во-первых, я следовал за пользовательским поездом YOLOv4 отсюда, я успешно следовал учебнику. Затем я начал думать, что если у меня есть новая задача, похожая на предварительно обученную YOLOv4 (которая использует классы COCO 80), и у меня только небольшой размер набора данных, то я думаю, что было бы здорово, если бы я мог точно настроить модель (разморозить только последний слой), чтобы сохранить или даже увеличить производительность детектора, используя только небольшой и аналогичный набор данных. Эта ссылка, по-видимому, подтверждает мою мысль о тонкой настройке, которую я хотел выполнить.
Затем я зашел на github, чтобы проверить, как замораживать слои, и обнаружил, что мне следует использовать stopbackward=1 . В нем говорится, что
«…установите параметр stopbackward=1 для слоя 136 в cfg-файле»
Но я понятия не имею, где находится «слой-136» в cfg-файле здесь, а также я понятия не имею, куда поместить stopbackward=1 , если я хочу разморозить только последний слой (с замораживанием всех остальных слоев). Итак, подведем итог моим вопросам.
- Где (в какой строке) поместить
stopbackward=1файл yolov4-custom.cfg, если я хочу разморозить последний слой и заморозить остальные слои? - Что такое «слой-136», упомянутый в ссылке на github? (это один из слоев классификатора? или иначе?)
- В какую строку yolov4-custom.cfg я должен поместить
stopbackward=1для этого слоя-136?
Любая дополнительная информация от вас будет очень признательна. Пожалуйста, посоветуйте.
Заранее спасибо.
С уважением, Сона