在更大的数据集上再次训练Darknet

Question

我刚刚在只有100张图像的自定义数据集上完成了Darknet上的YOLOv3培训。现在我想训练它以获得更大的数据集（500张图像）。我想知道是否有什么方法可以使用这种预先训练的模型来训练我的新数据集而无需从头开始。 而且，它会比以前更快地训练吗？

Answer 1

我认为您可以使用预先训练的权重来继续训练新的图像集。选中此How to train tiny-yolo。

Answer 2

您可以执行类似的操作，只需继续使用您最后保存的模型进行训练。 像

./darknet detector train data/obj.data yolo-obj.cfg yolov4.conv.137

为您最后保存的模型更改 yolov4.conv.137

./darknet detector train data/obj.data yolo-obj.cfg backup/yolov3_last.weights

您必须在cfg中更改您的 max_batches ，因为您的培训将在培训结束的地方继续进行。

也许您的模型将比以前更快地收敛到更好的模型，但是当您加载的图像多5倍时，它的速度可能会变慢。