如何在MobileNet-SSD caffe上做增量学习

Question

我正在 20k 图像上训练我的分类器，但每周我都会收到更多新图片，所以我想逐步训练我以前的模型（最后停止的迭代）而不是重新训练 20k+new_images 再次在所有图像上，这是浪费时间和计算

我找到了使用 Yolo 进行增量训练的方法，但似乎无法找到适用于此处实施的 MobileNet-SSD caffe 的任何内容 https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD

要进一步了解我在说什么，请参阅： How to do incremental training on the basis of yolov3.weights & answer to this mention here:

 darknet.exe partial cfg/yolov3.cfg yolov3.weights yolov3.conv.105 105

Answer 1

您需要在 train.sh 中传递上一次迭代而不是 73000 次迭代。完成训练后，新的迭代会在快照文件夹中找到

if ! test -f example/MobileNetSSD_train.prototxt ;then
echo "error: example/MobileNetSSD_train.prototxt does not exist."
echo "please use the gen_model.sh to generate your own model."
exit 1
fi
mkdir -p snapshot

#Initiate a new training
$CAFFE_ROOT/build/tools/caffe train -solver="solver_train.prototxt" \
-weights="mobilenet_iter_73000.caffemodel" \
-gpu 0

如何在MobileNet-SSD caffe上做增量学习

How to do incremental learning on MobileNet-SSD caffe

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