【发布时间】:2023-01-08 23:52:32
【问题描述】:
我正在训练 tello 无人机检测汽车,所以我在这里使用此代码:https://github.com/Shreyas-dotcom/Tello_Obj_Recognition,但该代码包含其他对象名称,例如自行车。所以我的问题是:如何从训练模型中删除其他对象。
【问题讨论】:
标签: python tensorflow object-detection tflite tello-drone
我正在训练 tello 无人机检测汽车,所以我在这里使用此代码:https://github.com/Shreyas-dotcom/Tello_Obj_Recognition,但该代码包含其他对象名称,例如自行车。所以我的问题是:如何从训练模型中删除其他对象。
【问题讨论】:
标签: python tensorflow object-detection tflite tello-drone
假设你想从训练好的模型中移除额外的标签,通常不可能从训练的模型中移除标签。由于模型已更新其权重以在所有类别中提供最佳预测,因此需要更改模型的底层结构和模型权重本身。
通常,您有三种不同的选择:
使用仅包含您需要进行预测的标签(或您所引用的对象名称)的数据集来重新训练模型。
寻找一个不同的模型,该模型已使用仅包含您想要的类/标签的数据集进行训练。
过滤当前模型的输出。您可以应用过滤器(可能是后处理步骤)来删除关于您不需要的标签的预测。
鉴于您的情况,我认为如果您正在寻找快速修复并且您有准备好的数据集和计算资源来训练新模型,那么最后一个选项更适合您,您可以选择第一个选项。
【讨论】: