#python-3.x #tensorflow #object-detection #darknet #darkflow
Вопрос:
На самом деле в даркнете модель yolov3 имеет файл coco.names для меток, который включает 80 классов. Теперь, если я хочу обучить пользовательскую модель только с двумя метками, где одна метка уже есть в coco.names, а другой там нет.
Например, я хочу обучить модель обнаружению для сотового телефона и зеркальной камеры, поэтому класс cell phone уже существует в coco.names, тогда как dslr camera отсутствует в файле labels.
Итак, могу ли я обучить пользовательскую модель, используя сотовый телефон двух классов и зеркальную камеру, и предоставить данные только зеркальной камеры для обучения, и это будет предсказывать как для зеркальной камеры, так и для мобильного телефона, или я должен тренироваться как с данными сотового телефона, так и с изображениями dslr, или есть какой-либо другой выход.
Я немного новичок в ML, так что любая помощь была бы большой благодарностью
Ответ №1:
Итак, вы хотите точно настроить предварительно обученную модель. Вам нужно думать о классах просто как о наборе конечных узлов сети, метки (телефон, камера) — это просто соглашение об именовании для них, и чтобы дать нам визуальное руководство.
Эти узлы полностью подключены (с соответствующими весами) к предыдущему уровню сети, общее количество этих промежуточных соединений варьируется в зависимости от количества конечных узлов (классов), которые у вас есть.
С полностью обученной моделью вы не можете просто выбрать нужные узлы, удалить остальные и добавить еще несколько. Потому что предыдущий уровень (и вся сеть) был обучен давать оценки / прогнозы с учетом определенного количества конечных узлов.
Итак, в основном вам нужно выполнить полный сброс на последнем уровне (head) и перезапустить его с нужным количеством классов. Идея здесь заключается в том, что вы используете предыдущие усилия по обучению для более широкого набора данных и точно настраиваете его на нужные вам данные.
Короткий ответ: вам нужны данные для обоих, и вам нужно изменить модель, чтобы принимать только 2 класса.
Чтобы настроить эту конкретную модель для нового количества классов и данных, я полагаю, вы можете найти некоторые рекомендации и инструкции здесь