我对YOLOv4的网络结构进行了更改，需要一个新的预训练权重，那么我应该用我改好的网络对voc数据集或coco数据集进行从头训练得到权重作为预训练权重吗？（目前对网络的更改不知道合不合理，是个新手，望大家指教）
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- 2020-09-15 21:20回答 3 已采纳 在models下面有一些pth文件就是权重，但是一般来说不直接修改权重 而是让它训练权重 有一个cfg目录下，有json，这些是超参数，可以修改的
- 2021-04-21 22:34回答 3 已采纳 你这python train.py后面的参数名改过了？不然应该是--img-size --batch-size 才对，而不是--img，--batch. 都用pycharm了，建议直接在parser
- 2023-03-20 21:18回答 3 已采纳 v8用的是默认文件控制参数的，在这个文件里面填写上你的数据集配置的yaml，如果你成功在v5上面训练的话，可以把v5的这个文件拷贝过来。不过需要注意的是，路径最好写成绝对路径。
- 2023-04-28 10:38lanhhhhhh的博客 windows下yolov8训练改进模型并使用自己的数据集
- 2021-07-29 18:06回答 1 已采纳 收敛快慢只能说你的训练速度加快，但是网络的优劣一般不看你的网络收敛速度，收敛速度加快只能说训练时间短了一些，一般来说准确率更为看重一点，在保证准确率的前提下尽可能的精简网络结构，加快收敛，但是你这个准
- 2022-08-15 11:26回答 1 已采纳 按理来说backbone的修改不会影响到具体的后续部署，因为TRT可以直接加载onnx然后转成engine文件推理，只要你能到这一步，基本上和你前面的backbone就无关了，毕竟yolov5本身也提
- 2021-07-01 10:27回答 1 已采纳 把回归看做分类问题，对loss进行权重设置即可
- 2023-03-17 18:02迪菲赫尔曼的博客 为了训练自定义模型，通常需要使用大量标注好的图像数据来训练模型。但是，当可用的训练数据不够多时，可以使用预训练权重来提高模型的性能。
- 2019-12-30 16:13回答 3 已采纳 一张图说明一切； 
- 2021-07-13 16:07回答 1 已采纳 代码中的uni11.uint16!=uni12.uint16一直成立这个是逻辑问题，成立说明数据正确不需要下一步 你需要问的是EEPROM的写入函数，怎么写数据进去，而不是问为什么他们相等 你要先
- 2022-04-19 11:02回答 3 已采纳 首先要分清：什么是可变类型数据，什么是不可变类型数据其次要分清：python的变量与具体数据之间的关系是绑定关系，可以看作是贴标签你上面就是同一个数据贴了好几个标签，按照某个标签找到了数据，然后又把数
- 2022-07-03 17:51氢键H-H的博客 简单粗暴的掌握YOLOv5自定义数据集训练操作，开发属于自己的目标检测工具
- 2022-03-13 16:05回答 2 已采纳 问题出在第32行中： for(signed int j = 0;i < n;j ++) 应修改为：for(signed int j = 0;j < n;j ++) 。中间不是 i &
- 2022-02-22 16:21言初-xys的博客 yolov4训练配置文件。修改点的一个小summary
- 2023-03-09 12:06OneFlow深度学习框架的博客 欢迎Star、试用One-YOLOv5：https://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov51结构项目预览2安装gitclonehttps://github.com/Oneflow-Inc/one-yolov5#clone cdone-yolov5 pipinstall-rrequirements.txt#in...
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