博主您好，想问问重头训练效果很差的问题

[Duke-Rodriguez-Rudolph]

博主您好，我用您的代码进行重新的训练，因为我想重头尝试训练，所以我没有预权重（我把加载预权重那部分注释掉了），然后我用默认的数值进行下面的训练。我遇到的问题是，在冻结训练那部分是能够很好的运行的，但解冻训练那部分显示GPU内存溢出，纵使我降低batch_size为3，则能够进行训练，但到了验证环节还是内存溢出了。而我拿冻结训练那部分得出的模型去进行预测，结果是一个框都没有显示，我测试后发现是置信度太低了，我想问问是不是因为冻结训练对模型的权重修改不大呢导致效果很差呢？如果我想正常的训练，不使用遗传训练这种高级的东西，代码要如何修改呢？期待博主的解答。另外我使用的数据集是VOC2007，顺便附上我的loss图

[Duke-Rodriguez-Rudolph]

[bubbliiiing]

没有预训练权重的效果还是非常差的 非常不建议不使用预训练权重，至少使用主干的权重

[Duke-Rodriguez-Rudolph]

博主，看了您的回复，我有以下几个问题想请您解答一下： 1.首先我有这样的理解：将使用预训练权重进行训练理解为人工智能已经拥有一定的理解能力，就像一个人已经学过一些东西，有一定学习能力的情况下去针对性的学习。而我将不使用预训练权重进行训练理解为人工智能是一个新生的婴儿，什么都不懂的情况下就去学习训练，所以效果很差。请问我可以这样理解吗？ 2.第二个问题就是，如果我上面的理解是对的，我想问问我使用这个预训练权重是可以去训练一些自己做的训练集对吧？ 3.第三个问题是，博主的这个预训练权重是怎么得出来的，是自己训练出来的还是从其他渠道得到的呢？

[bubbliiiing]

1、预训练权重得到的特征更好，更具有代表性，更容易检测喝分类。 2、你可以训练自己的 3、一般训练imagenet

[gg22mm]

我也是，不知道为什么？https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch/issues/189