deep-learning - 深度学习：用于自定义和异常对象检测的模型

Question

我正在做一个细菌检测项目。

我的问题是：使用预训练的权重并且只在最后几层训练模型以检测异常物体是否相关？还是我应该从头开始训练模型？（我有大约 2000 张细菌图像，我还没有使用任何数据增强）我尝试在 tiny-yolo 模型上从头开始训练 yoloV3，但我损失了 4 分钟...有什么建议吗？有什么喜欢的型号吗？

Answer 1

我建议不要从头开始训练模型，因为这会花费你大量的时间和计算能力。YOLO的暗网特征提取器（YOLOv2中的darknet-19和YOLOv3中的darknet-53）首先在Imagenet数据集上进行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训练其后的层。如果您不想要非常精确的边界框，YOLOv2 应该以合理的速度正常工作，但是如果您不能处理一些定位错误并且想要紧凑的边界框，请使用 YOLOv3。

有关更多培训指南，请点击此链接。AlexeyAB 策划了在自定义数据集上训练 YOLO 的所有步骤。