如何重新训练自定义 yolo 权重？
How to Re-train custom yolo weights?
我已经在 YOLOv3 中进行了自定义检测超过 3 类，但是检测不准确所以我想用更多图像重新训练我的自定义 YOLO 权重，但是
当我 运行 它与新图像它立即完成时，我做错了什么？
这里是我如何训练它的
!./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3_custom.cfg yolov3_custom_last.weights
obj.data的内容：
classes = 3
train = data/train.txt
valid = data/test.txt
names = data/obj.names
backup = /mydrive/yolov3/backup/
yolov3_custom.cfg的内容：
# Training
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 6000
policy=steps
steps=4800,5400
scales=.1,.1
@哈米德·沙图。你是对的。您需要更新您的 max_batches= 并检查您的体重文件名称。
只需在训练模型的命令中更改权重文件的路径，然后再次运行。无需更新 max_batches 参数或以任何方式更改配置文件。在重新训练模型时，该框架知道一组给定的权重已经训练了多少次迭代。例如，如果您要在初始训练过程中的 2000 次迭代后停止，则在使用作为结果创建的权重集进行再训练时，它将从第 2001 次迭代开始。
我已经在 YOLOv3 中进行了自定义检测超过 3 类，但是检测不准确所以我想用更多图像重新训练我的自定义 YOLO 权重，但是 当我 运行 它与新图像它立即完成时，我做错了什么？
这里是我如何训练它的
!./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3_custom.cfg yolov3_custom_last.weights
obj.data的内容：
classes = 3
train = data/train.txt
valid = data/test.txt
names = data/obj.names
backup = /mydrive/yolov3/backup/
yolov3_custom.cfg的内容：
# Training
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1
learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 6000
policy=steps
steps=4800,5400
scales=.1,.1
@哈米德·沙图。你是对的。您需要更新您的 max_batches= 并检查您的体重文件名称。
只需在训练模型的命令中更改权重文件的路径，然后再次运行。无需更新 max_batches 参数或以任何方式更改配置文件。在重新训练模型时，该框架知道一组给定的权重已经训练了多少次迭代。例如，如果您要在初始训练过程中的 2000 次迭代后停止，则在使用作为结果创建的权重集进行再训练时，它将从第 2001 次迭代开始。