yolo3已经训练好了自己的模型，有30类，但准确度差了一些，可以重新添加一些图片训练吗？并不打算添加新的类。
yolo3怎么在已经训练好的模型基础上重新添加图片训练？
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BryceRui 2020-12-07 18:31关注就直接读取新的图片和旧的图片 然后读取你之前训练好的模型 再训练就可以了把
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- 2020-12-06 18:01回答 2 已采纳 就直接读取新的图片和旧的图片 然后读取你之前训练好的模型 再训练就可以了把
- 2021-12-22 12:43回答 1 已采纳 有两种做法。一种是在训练的时候加上 --resume这个参数,或者在代码里面将默认值改成True，然后将epoch在原来的基础之上加上600.如果这里报错： 直接将这里改成你上次训练停止的位置+1
- 2022-04-18 21:19回答 1 已采纳 有了模型可以移植，但是也要保证能加载成功这个模型，也就是还是需要一定的环境，不必要和训练时的环境一模一样 望采纳
- 2019-04-30 14:04AkiraChin的博客 使用自己制作的VOC数据集训练YOLOv3模型，后台基于Keras和TensorFlow，详细记录了从数据集准备到训练模型和验证的整个流程。同时提出一些改进意见。
- 2022-05-29 19:23回答 2 已采纳 看下这个视频教程 课程介绍：YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署_哔哩哔哩_bilibili 本视频是课程《YOLOv5目标
- 2022-04-21 22:20回答 2 已采纳 一般来说用之前的权重文件当作预训练模型是有助于提高一些准确率的，前提条件是你的新数据对于旧数据集来说是新的数据分布（除非新数据和旧数据差不多，不然增加数据量可以增大数据分布区间的）
- 2022-04-11 22:50回答 1 已采纳 你改过model的配置文件没，coco128.yaml和你用的模型（假设你用的yolov5s）yolov5s.yaml 看你描述你应该是改过了，看看你模型目前能分多少类，如果只有2类，抱歉，只能全部重
- 2023-10-23 12:01新手上路多多指教的博客 在ultralytics/engine/trainer.py中找到def ...将self.epochs = self.args.epochs修改为这次要训练的epochs,比如说上次训练了100次这次想继续训练50次就改为150。再找到def resume_training(self, ckpt):在第一行添加。
- 2022-01-20 10:09回答 1 已采纳 看你需求，yolo是目标检测，mask rcnn是实例分割，目标检测和实例分割的区别可以看这张图 你要是只要知道有没有缺陷，缺陷大致位置的话直接上yolo，检测结果就是一个矩形框和一个类别。如果你要
- 2021-09-24 11:36回答 2 已采纳 影响就是1920x1080的图片在保持长宽比缩放（注意是长边缩放到640，短边不够的用0填充)到640x640的情况下，你的目标不会变成太小，原本5x5大小的物体缩放之后变成一个像素点之类的那肯定就有
- 2022-11-18 11:42回答 2 已采纳 看下你的训练best的result.png这张图片，里面有一些绘制精度和loss，pr曲线图。另外，从你的数据集里面拿几张图片出来测试看下训练集的图片能不能找到，要是训练集的都找不到，说明你的网络基本
- 2021-07-04 23:28HowieXue的博客 Yolov5自定义数据训练及测试1. 图像数据获取、标注2. 数据集划分及准备3. 配置训练参数，准备训练：3.1 修改data/训练配置xxx.yaml文件：3.2 修改models模型配置xxx.yaml文件4....并且图片越多越好，如果
- 2022-02-17 14:25回答 1 已采纳 不需要，之前模型训练好了打包出来，有个参数文件，下次直接把这个参数model.load_weights（）把之前的参数load进去，然后只训练新的数据就行
- 2023-03-23 12:26Erromana的博客 选择好路径，因为我的数据集图片过少（2365张，35类），所以增强后要与原先的图片混在一起，所以初始编号设置为2366。不过打开tensorborad界面，显示出错，仔细看了下，是该指令指定的文件路径并不能在python所在...
- 2023-07-19 20:34爱吃油淋鸡的莫何的博客 Yolo系列模型训练结果及测试结果对比： yolov5 yoloX yolov7 yolov8各个yolo系列版本对应小模型训练及测试对比 原理 测试结果 对比
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