训练好的YOLO，yolo_best.weights有哪次迭代？
Trained YOLO, which iteration does yolo_best.weights have?
我通过 Darknet 框架训练了 YOLOv3。每 1000 次迭代都会保存权重，但最后，Darknet 会评估所有权重，并使用最佳权重。它们保存在单独的文件中 "yolov3_best.weights".
我想知道这个文件使用了哪个迭代。我到目前为止尝试过：
- 通过终端在识别测试中使用权重并检查输出
- 通过编辑器打开 best.weights 文件并搜索它
但是我没找到。
有人有解决办法吗？
在此先致谢。
所以，不清楚如何找出 best_weights-file 使用了哪个迭代步骤/纪元，所以我做了以下操作：
我写了一个脚本，它使用 "yolov3_best.weights" 文件来检测测试集中的所有 类，将其与我的标签数据进行比较并计算指标召回率、精度和 f1。
我也为所有其他权重做了这个，暗网默认保存（每 1000 次迭代步骤）并比较结果。
最后我发现，"yolov3_best.weights" 对我的指标来说不是最好的，所以我选择了召回值最高的那个（但其他人可能会根据必须的指标来选择针对必要的情况进行了优化。
希望这对其他人有帮助。
从 AlexeyAB wiki 开始，有两种方法可以做到这一点
使用 map recall 标志测试 backup/ 中的各种权重。
示例：
./detector map data/obj.data yolo-obj.cfg backup/yolo-obj_7000.weights
对所有权重执行此操作并选择具有最高 mAP（平均平均精度）或 IoU（相交于并集）
的一个
使用 -map 标志进行训练
示例：./detector detector train data/obj.data yolo-obj.cfg yolov4.conv.137 -map
mAP 将使用 data/obj.data
中指定的 valid=valid.txt 文件每 4 个纪元计算一次
我通过 Darknet 框架训练了 YOLOv3。每 1000 次迭代都会保存权重，但最后，Darknet 会评估所有权重，并使用最佳权重。它们保存在单独的文件中 "yolov3_best.weights".
我想知道这个文件使用了哪个迭代。我到目前为止尝试过：
- 通过终端在识别测试中使用权重并检查输出
- 通过编辑器打开 best.weights 文件并搜索它
但是我没找到。
有人有解决办法吗？
在此先致谢。
所以，不清楚如何找出 best_weights-file 使用了哪个迭代步骤/纪元，所以我做了以下操作：
我写了一个脚本，它使用 "yolov3_best.weights" 文件来检测测试集中的所有 类，将其与我的标签数据进行比较并计算指标召回率、精度和 f1。 我也为所有其他权重做了这个，暗网默认保存（每 1000 次迭代步骤）并比较结果。
最后我发现，"yolov3_best.weights" 对我的指标来说不是最好的，所以我选择了召回值最高的那个（但其他人可能会根据必须的指标来选择针对必要的情况进行了优化。
希望这对其他人有帮助。
从 AlexeyAB wiki 开始，有两种方法可以做到这一点
使用
maprecall标志测试backup/中的各种权重。示例：
./detector map data/obj.data yolo-obj.cfg backup/yolo-obj_7000.weights对所有权重执行此操作并选择具有最高 mAP（平均平均精度）或 IoU（相交于并集）
的一个使用
-map标志进行训练示例：
./detector detector train data/obj.data yolo-obj.cfg yolov4.conv.137 -map
中指定的mAP将使用data/obj.datavalid=valid.txt文件每 4 个纪元计算一次