YOLOv4-pytorch
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注意力模块的训练问题
你好,我想问一下,如果我想使用加入注意力机制的Yolov4,使用了yolov4的预训练文件,但是注意力模块并没有预训练参数,我可以在加载yolov4预训练文件之后便把这部分参数冻结,然后用自定义数据集只训练注意力模块中参数,训练完成后解除参数冻结,再用自己的数据集训练整个模型,这个操作可行吗?因为在imagenet上预训练这个模型,没有好的GPU资源。。。
你好,我想问一下,如果我想使用加入注意力机制的Yolov4,使用了yolov4的预训练文件,但是注意力模块并没有预训练参数,我可以在加载yolov4预训练文件之后便把这部分参数冻结,然后用自定义数据集只训练注意力模块中参数,训练完成后解除参数冻结,再用自己的数据集训练整个模型,这个操作可行吗?因为在imagenet上预训练这个模型,没有好的GPU资源。。。
一般来说是先冻结整个backbone的参数,训练其他参数,然后在finetune整个模型。我不清楚你数据集学习的难度,不过你的想法可以试一下。
你好,我想问一下,如果我想使用加入注意力机制的Yolov4,使用了yolov4的预训练文件,但是注意力模块并没有预训练参数,我可以在加载yolov4预训练文件之后便把这部分参数冻结,然后用自定义数据集只训练注意力模块中参数,训练完成后解除参数冻结,再用自己的数据集训练整个模型,这个操作可行吗?因为在imagenet上预训练这个模型,没有好的GPU资源。。。
一般来说是先冻结整个backbone的参数,训练其他参数,然后在finetune整个模型。我不清楚你数据集学习的难度,不过你的想法可以试一下。
作者您好 可以问您个吗? 为什么我使用了注意力机制 反而比原模型稍微降低了一些,不知道怎么回事。需要注意什么吗?谢谢
你好,我想问一下,如果我想使用加入注意力机制的Yolov4,使用了yolov4的预训练文件,但是注意力模块并没有预训练参数,我可以在加载yolov4预训练文件之后便把这部分参数冻结,然后用自定义数据集只训练注意力模块中参数,训练完成后解除参数冻结,再用自己的数据集训练整个模型,这个操作可行吗?因为在imagenet上预训练这个模型,没有好的GPU资源。。。
如果你加入了注意力机制,原预训练权重就不能再用了。