這裡記錄一下關於yolov3做模型微調的相關命令.
首次訓練都會載入預訓練模型darknet53.conv.74,假如首次訓練出了模型1,要在模型1的基礎上finetuning模型2,當然前提是模型2與模型1之間網路結構沒有發生變化,類別也沒有增加.(類別增加的話我暫時還不太清楚)這個時候有兩種解決方法:
通過模型1訓練出的backup或者final.weights檔案代替預訓練模型darknet53.conv.74,並在訓練命令的末尾加上-clear命令,這樣模型的訓練會從初始狀態開始,比如:
./darknet cfg/yolo.data cfg/yolo.cfg backup/model_pre.backup -clear不用-clear命令,訓練則不會從初始狀態開始,讀取模型1的backup的時候也會讀取其中的迭代次數及learning rage.比如模型1的迭代次數微40000次,最終的學習率為0.00001,那麼模型2訓練的時候也會從40000次開始迭代,並從0.00001的學習率開始,那麼此時就需要修改cfg檔案的max_batches以及learning rate .
比如我的模型1的cfg是這樣的,初始learning rate為0.001:
那麼模型2如果想迭代30000次,並有初始0.001的學習率你需要修改max_batches和steps:
比較推薦通過-clear的方式來做微調,會方便一點.
yolov3模型微調相關
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