python - 如何使用 VGG16（pytorch）和自定义数据集创建预训练权重

Question

我刚开始学习pytorch。

但是，你知道为 SSD pytorch 创建预训练权重的方法吗？

我们有一个自定义数据集，因此我们希望使用 VGG16 使用自定义数据集创建预训练权重，以提高 SSD 的性能。

然后从那里带来重量将用于SSD。

让我知道它的可行性。

先感谢您

Answer 1

预训练的权重是通过在分类任务中训练大型数据集（如 ImageNet）上的神经网络来获得的。库通常会提供从此类训练中加载权重的选项（因此称为预训练模型）：例如，在 中找到的模型torchvision.models有一个pretrained选项。

如果您有自定义数据集，则必须使用随机初始化的模型从头开始训练模型，或者从通常是最佳选择的 ImageNet 权重开始训练。