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bubbliiiing
预训练权重问题
这里的骨干网络是darknet53吗，那个yolo_weights.h5是对应这个网络的，那骨干网络改成resnet50,那预训练权重是可以直接找resnet50的预训练权重，还是要自己去预训练
我把darknet53替换成resnet50,然后找了resnet50的预训练权重，只有一个person类的，训练了6个回合，预测时把置信度改成0.0几才有框，而且得分很低，最大才0.13，这是什么问题，是epoch训练太少了吗，还是问题汇总里说改了主干网络，如果是keras代码，直接by_name=True,skip_mismatch=True即可的问题
那就是训练轮数太少，模型欠拟合，所以他那个检测效果不好，得分低，是这原因吧？那怎么判断他那个模型是收敛的呢？是看那个损失基本上不变是吗
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年8月13日(周六) 凌晨0:45 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [bubbliiiing/yolo3-tf2] 预训练权重问题 (Issue #11)
太少，而且没法保证你加载对了
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那如果找的权重没用的话，要怎么自己去预训练得出权重啊？
---原始邮件--- 发件人: @.> 发送时间: 2022年8月9日(周二) 晚上11:00 收件人: @.>; 抄送: @.@.>; 主题: Re: [bubbliiiing/yolo3-tf2] 预训练权重问题 (Issue #11)
找resnet50的预训练权重
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