我正在尝试为一些流行数据集（例如PASCAL VOC，COCO）无法涵盖的对象建立对象检测模型。例如，我想检测雪茄，香烟和水烟袋。我计划微调经过预训练的模型，例如YOLO（https://pjreddie.com/darknet/yolo/），Faster RCNN和SSD，但不确定如何将目标对象添加为新类。
我可以简单地收集包含新目标对象的图像，对其进行注释（将边界框标记为新类），然后对它们进行微调吗？还是将数据合并到旧的训练集中并重新训练模型会更好？我是否必须在新数据上注释现有的类？ （例如，如果其中包含香烟和眼镜，我是否也需要在眼镜上贴标签？）