Глубокое изучение: какую модель использовать для обнаружения нестандартных и необычных объектов

Question

Я работаю над проектом по обнаружению бактерий.

Мой вопрос: уместно ли использовать предварительно обученные веса и тренировать модель только на нескольких последних слоях для обнаружения необычных объектов?Или я должен тренировать модель с нуля?(У меня есть около 2000 изображений бактерий, и я еще не использовал прирост данных) Я пытался тренироваться с нуля yoloV3 на модели tiny-yolo, но у меня минимальная потеря 4 ... Есть предложения?Любая предпочтительная модель?

Answer 1

Советую не тренировать модель с нуля, так как это займет много вашего времени и вычислит мощность.Экстрактор функций darknet из YOLO (darknet-19 в YOLOv2 и darknet-53 в случае YOLOv3) сначала обучается на наборе данных Imagenet для получения экстрактора функций, который занимает много времени.

Вам следует использовать функциюизвлекать как есть и тренировать слои после него.YOLOv2 должен нормально работать на некоторой разумной скорости, если вам не нужны очень точные ограничивающие блоки, но если вы не можете работать с некоторыми ошибками локализации и хотите жесткие ограничивающие рамки, используйте YOLOv3.

Для получения более подробных инструкций по переходу следуйте этому ссылка .AlexeyAB курировал все шаги, которые необходимо выполнить для обучения YOLO в пользовательском наборе данных.