我已经设置了Tensorflow对象检测模型（例如带有可可的SSD或任何其他模型）来检测图片中的``汽车''，效果很好。现在，我想在coco上使用预先训练的SSD模型，用我自己的数据集训练相同的SSD模型，以检测自定义对象，例如“门”。 问：训练完模型后，训练后的SSD模型是否仍然能够检测到“汽车”和“门”？否则，受过训练的模型将仅检测到“门”，因为这就是该模型所针对的。 如果训练后的模型没有检测到“汽车”和“门”，我如何实现检测“汽车”（这是标准对象）和“门”，我希望训练模型来检测自定义对象？
谢谢。
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在不同类别的集合上微调预训练模型时（新集合是否包含旧模型或是否包含旧模型都没关系），每个检测头的权重为已初始化，因为它不再是同一层了。 例如，如果您有SSD检测器，则检测头是具有＃anchors *（4 +＃classes）个通道的卷积头。如果您更改#classes，则通道数也会更改，并且不再是同一层。 因此，当您对模型进行微调以检测“汽车”和“门”时，即使预先训练的模型已经知道可以检测“汽车”，您也必须同时在“汽车”和“门”上训练模型。 。 但是，由于所有其他层都已还原，因此可能更容易检测到“汽车”，并且需要对“门”进行更多的培训。