yolo11迁移学习

Question

我在做药品缺陷检测，用yolo11训练出了一个可以识别胶囊缺陷的模型。我想在此基础之上加入药片缺陷识别，最终做到既能识别胶囊缺陷又能识别药片缺陷。我想使用迁移学习，我的想法是不再使用之前的胶囊数据集，而是只使用药片数据集，但最终要实现胶囊和药片的缺陷都能识别出来，应该怎么实现？

Answer 1

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YOLOv11迁移学习

你想使用YOLOv11模型在基础模型上添加药片缺陷识别能力，使用迁移学习的方法。你不想重新使用之前的胶囊数据集，而是想在基础模型上进行微调以适应药片缺陷识别任务。

解决方案：

1. 选择合适的药片缺陷数据集，确保数据集的质量和数量足够。
2. 将药片缺陷数据集与基础模型的输出结果进行对齐，生成新的标签。
3. 使用 transfer learning 的方法，加载基础模型的权重，并将最后一层的权重设置为随机初始化。
4. 在药片缺陷数据集上进行微调，使用 Adam 优化器和交叉熵损失函数。
5. 在测试集上评估模型的性能，并根据需要进行调整和 fine-tuning。

代码示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import MobileNetV2
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# 加载基础模型
base_model = MobileNetV2(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# 添加新的分类层
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(128, activation='relu')(x)
x = Dense(len(class_names), activation='softmax')(x)

# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=base_model.input, outputs=x)

# 加载基础模型的权重
model.load_weights('base_model_weights.h5')

# 微调模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=val_data)

注意：上述代码只是一个示例，实际实现中需要根据你的数据集和需求进行调整。