原文:yolov3模型微调(fine-tune)备忘

. 前言 项目需要用目标检测模型,由于yolov 精度和性能突出,成为最后选择的模型。但是因为在实际场景中会有误检测和漏检测的情况,还需要采集实际场景的数据进行微调。思路是直接调整由ImageNet coco数据集训练出来的权重yolov .weights,冻结前面的层数,只微调后面n层。 系统:Ubuntu . . 过程 . . 数据准备 采集好图片,筛选,标注,转换。 其中标注工具我们使用的 ...

2020-03-20 14:35 0 3276 推荐指数:

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微调(Fine-tune)原理

  在自己的数据集上训练一个新的深度学习模型时,一般采取在预训练好的模型上进行微调的方法。什么是微调?这里已VGG16为例进行讲解,下面贴出VGGNet结构示意图。         上面圈出来的是VGG16示意图,也可以用如下两个图表示。           如上图所示 ,VGG16 ...

Sat Oct 26 07:00:00 CST 2019 0 4301
迁移学习-微调fine-tune)的注意事项:

选取微调形式的两个重要因素:新数据集的大小(size)和相似性(与预训练的数据集相比)。牢记卷积网络在提取特征时,前面的层所提取的更具一般性,后面的层更加具体,更倾向于原始的数据集(more original-dataset-specific)。四个基本原则: 1、新数据集小而且相似时,不建议 ...

Wed May 29 01:17:00 CST 2019 0 752
深度学习 Fine-tune 技巧总结

Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型 ...

Sun Aug 26 17:09:00 CST 2018 0 713
深度学习 Fine-tune 技巧总结

Fine-tune)。通过修改预训练网络模型结构(如修改样本类别输出个数),选择性载入预训练网络模型 ...

Fri Mar 30 22:54:00 CST 2018 3 9522
paper name:How to Fine-Tune BERT for Text Classification?

paper name:How to Fine-Tune BERT for Text Classification? 如何在文本分类任务上fine-tune Bert 1、介绍 作者介绍了一下各种可用于文本分类的方法,比如word2vec、GloVe、sentence ...

Thu Nov 07 03:34:00 CST 2019 0 506
迁移学习、fine-tune和局部参数恢复

参考:迁移学习——Fine-tune 一、迁移学习 就是把已训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。 模型的训练与预测: 深度学习的模型可以划分为 训练 和 预测 两个阶段。 训练 分为两种策略:一种是白手起家从头搭建模型进行训练,一种是通过预训练模型进行训练。 预测 ...

Wed Aug 28 19:53:00 CST 2019 0 1043
《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》-阅读心得

文章名《How to Fine-Tune BERT for Text Classification》,2019,复旦大学 如何在文本分类中微调BERT模型? 摘要:预训练语言模型已经被证明在学习通用语言表示方面有显著效果,作为一种最先进的预训练语言模型,BERT在多项理解任务中取得了惊人的成果 ...

Sat Feb 08 21:47:00 CST 2020 0 1896
使用VGG模型Fine Tune进行猫狗大战

第四次软工作业:使用VGG模型进行猫狗大战 学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集为ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。但是通常而言我们使用的数据集的规模会小于ImageNet的规模。如果用较小的数据集来训练适用于ImageNet的复杂模型很可能会导致过拟合。解决 ...

Fri Oct 22 19:16:00 CST 2021 0 115
 
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