深度学习：用于自定义和异常对象检测的模型

Question

我正在从事细菌检测项目。

我的问题是：使用预先训练的权重并仅在最后几个层上训练模型以检测异常对象，这是否令人欣慰？还是应该从头训练模型？ （我有大约2000张细菌图像，但尚未使用任何数据增强方法） 我尝试从头开始训练yoloV3，但我损失了至少4 ... 有什么建议么 ？有喜欢的型号吗？

Answer 1

我建议不要从头开始训练模型，因为这将花费大量时间和计算能力。 首先在Imagenet数据集上训练YOLO的darknet特征提取器（在YOLOv2中为darknet-19，在YOLOv3中为darknet-53），以获得特征提取器，这是一个漫长的过程。

您应按原样使用要素提取器，并在其后训练图层。 如果您不希望非常精确的边界框，则YOLOv2应该可以以合理的速度正常工作，但是，如果您不能使用某些本地化错误并且想要紧密的边界框，请使用YOLOv3。

有关更多转译指南，请遵循此link。 AlexeyAB制​​定了在自定义数据集上训练YOLO所需遵循的所有步骤。