网站的背景图怎么做的,宁波seo关键词优化案例,2网站免费建站,网站模板制作与安装教程前言 在使用已经训练好的 YOLOv5 模型继续训练时#xff0c;如果减少了 yaml 文件中的 classes 分类数#xff0c;这会对模型产生影响。具体影响取决于以下几个方面#xff1a;
类别数量减少#xff1a;如果你在继续训练时减少了 classes 中的类别数量#xff0c;模型将不…前言 在使用已经训练好的 YOLOv5 模型继续训练时如果减少了 yaml 文件中的 classes 分类数这会对模型产生影响。具体影响取决于以下几个方面
类别数量减少如果你在继续训练时减少了 classes 中的类别数量模型将不会再检测那些已移除的类别。这意味着模型的权重将被重新调整以适应新的类别数量和类别标签。这会导致以下问题
权重调整模型会重新分配权重原有的类别可能会受到影响。 检测准确性减少类别数量可能导致检测准确性降低尤其是在剩余类别与被移除类别有特征重叠的情况下。 训练数据的一致性如果新的训练数据集和标签文件与原始训练数据集不一致即标签数量和类别数量不同模型可能会因为标签和类别的改变而表现异常。
建议做法 如果你确实需要减少类别数量以下是一些建议的做法
重新训练最好从头重新训练模型确保新数据和类别能够一致且无干扰地训练模型。 数据预处理在继续训练前确保所有训练数据和标签文件已被正确预处理且与新的类别定义一致。 类别映射如果只是减少部分不常见类别可以考虑将这些类别映射到一个通用的类别如 other以减少对模型的干扰。 具体操作步骤 更新 YAML 文件
更新 data.yaml 文件中的类别列表减少不需要的类别。
我这里以训练狗与猫测试
第一次训练狗 :
Classes
nc: 2 # number of classes names: [ ‘dog_src’, ‘dog_tar’, ] # class names 训练后生成的best模型预测没有问题能正常使用但是当我想要继续训练猫时用了新的cat.yaml文件
Classes
nc: 2 # number of classes names: [ ‘cat_src’, ‘cat_tar’,
] # class names
这里创建完数据集后我继续尝试使用 best 进行模型迭代此时训练后的模型并不能识别狗了原因就是classess被我减少了也就是说继续迭代的模型训练我们需要保留以前的classes
Classes
nc: 4 # number of classes names: [ ‘dog_src’, ‘dog_tar’, ‘cat_src’, ‘cat_tar’,
] # class names 更新后如上所示 重新训练 –weights best.pt --data data/myDog.yaml --workers 1 --batch-size 8
训练后进行预测:
