Yolov4 有更大的权重吗？答案

【问题标题】：Is there bigger weights already available for Yolov4?Yolov4 有更大的权重吗？
【发布时间】：2021-08-27 16:01:17
【问题描述】：

我想检测比只检测 80 个对象的 coco 数据集更多的对象，我想检测尽可能多的动作，比如拥抱、游泳……等等。

我不关心大小，我确实不想训练自己...那么是否有足够大的数据集（权重）可供我使用可以下载和使用还是我必须为 yolo 训练和标记？

【问题讨论】：

标签： computer-vision object-detection yolo yolov4

【解决方案1】：

您尝试分类的内容表示为动作识别。这里 [1] 是一个很好的存储库，其中列出了许多用于此任务的开箱即用模型。

解释：模型（如 YOLO）包含两个主要模块：特征提取（CNN 的东西）和分类（线性层）。从头开始训练时，特征提取和分类都将从头开始训练。将分类训练到你想要的很容易，但很难训练特征提取部分（因为它需要很多时间）。因此，我们通常在泛化数据集上使用预训练模型（例如在 COCO 上训练 YOLO），因此我们的特征提取部分从一个比较好的泛化位置开始。稍后，我们将自己的分类部分替换为我们的任务从头开始训练。

TL;DR，您可以在 COCO 上使用预训练的 YOLO 模型来完成您的任务，方法是替换最后的线性层来分类您想要的内容。以下是不同框架的一些资源 [2, 3]。

此处 [4] 是如何执行此操作的简单演练。

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以找到here 一个非常庞大的带有边界框的数据集！

【讨论】：