我一直在慢慢地将更多图像添加到我的收藏中以进行对象检测。目前，我总共有大约 500 张图像被注释并用于训练和评估。我每天向集合中添加大约 20 个带注释的图像。每个指南都说在使用其中一个动物园模型进行训练时，使用预训练模型检查点作为微调检查点。我目前的方法是将新的添加到训练和评估记录中，然后从头开始训练。这是反对创建新的较小注释集合并基本上继续以无限步骤训练单个会话的正确方法吗？有没有时候我会更好地使用我以前的培训课程中的一个检查点来获得更好的结果？那会以较低的初始损失开始训练吗？
我看到这个问题很相似并且确实有帮助（操作方法），但是如果有人尝试过，我很想听听您的经验或知道为什么这是或不是一个好主意。它还告诉我，我的规模太小，无法考虑这些事情，但总有一天我会到达那里。:)