Я использую fast_rcnn_resnet50 для обучения модели, которая обнаружит коррозию на изображениях, и я хочу обучить модель с нуля, а не использовать трансферное обучение.
Я не знаю, правильно ли это, но причина, по которой я хочу это сделать, состоит в том, что уже существующие веса (которые обучаются на COCO) повлияют на мою модель, обученную на изображениях коррозии.
Один из способов, которым я хотел бы это сделать, - это рандомизировать или разморозить веса экстрактора функций в resnet50, а затем обучить модель на моих изображениях.
, но в конфигурационном файле resnet50 нет функции или опции для рандомизацииили разморозить веса.
Я создал новую карту меток с одной меткой и попробовал ее с помощью обучения переноса.Это работает, но я хотел бы, чтобы модель обучалась только на моих изображениях, и предыдущие веса не должны влиять на мои прогнозы.
Я впервые работаю с обнаружением объектов и обучением переносу.Повлияет ли вес предварительно обученной модели на COCO на мою модель, которая обучается на пользовательских изображениях коррозии?Как вы используете API обнаружения объектов tenorflow без обучения переноса?