Я работаю над проектом по обнаружению бактерий.
Мой вопрос: уместно ли использовать предварительно обученные веса и обучать модель только на нескольких последних слоях для обнаружения необычных объектов? Или тренировать модель с нуля? (у меня около 2000 изображений бактерий, и я еще не использовал какое-либо увеличение данных) Я пытался тренировать yoloV3 с нуля на модели tiny-yolo, но у меня минимальная потеря 4 ... Есть предложения? Любая предпочтительная модель?
Я советую не тренировать модель с нуля, так как это займет у вас много времени и вычислительной мощности. Экстрактор признаков даркнета YOLO (даркнет-19 в YOLOv2 и даркнет-53 в случае YOLOv3) сначала обучается на наборе данных Imagenet для получения экстрактора признаков, что является длительным процессом.
Вы должны использовать экстрактор признаков как есть и тренировать слои после него. YOLOv2 должен нормально работать на разумной скорости, если вам не нужны очень точные ограничивающие рамки, но если вы не можете работать с некоторыми ошибками локализации и хотите жесткие ограничивающие рамки, используйте YOLOv3.
Для получения дополнительных руководств по обучению перейдите по этой ссылке. AlexeyAB курировал все шаги, которые необходимо выполнить для обучения YOLO на пользовательском наборе данных.
