如何使用我们自己的数据集定制预训练模型？

Question

我目前正在Object detection上工作。我正在使用Amazon Workspace来训练我的模型。我正在将模型用于detect cars and bikes。我使用了一个预先训练的模型（即Faster-RCNN-Inception-V2模型），并用自己的数据集为汽车和自行车这两个标签定制了它。我花了5个小时才能完成培训。现在，我要修改我的模型以添加另外2个标签（保留为旧标签），即bus和auto。但是我不想从头开始进行培训，因为我的模型已经过汽车和自行车的培训。那么，有什么方法可以只使用bus和auto的数据集来训练我的模型，而在训练后它将检测到所有4 objects(car, bike, bus, and auto)？

Answer 1

使用预先训练的权重加载保存的模型。删除最后一个密集和2类softmax图层，并添加一个新的具有4类softmax的密集层，因为您的低级功能已经过训练。现在，使用修改后的数据训练该模型。