- This topic has 3 replies, 2 voices, and was last updated 4 years, 3 months ago by
.
- Posts
Bom dia,
Já assisti vários tutoriais, e no momento que eu treino o YOLOv3 no Colab eu consigo salvar sempre minhas cfg, mas nunca sei como salvar minhas weights personalizadas.
Preciso mandar algum comando? Em que pasta elas estão?
Como salvo minhas weights personalizadas após treinar elas?
Assisti mais adiante as aulas e aprendi como pegar, porém ao treinar o meu dataset personalizado ele não aparece o “v3” confome o video.
Ele termina assim:
Sendo meu modelo criado para 2 classes apenas.
Logo, não está sendo treinada, qual seria seu problema??
Consegui solucionar o meu erro, estava chamando uma pasta diferente do que estava devidamente nomeada 🙂 De qualquer forma, pra cada classe quantas imagens deveria possuir no meu dataset?????
Olá Kezia!
De cara eu recomendaria pelo menos 1500 imagens para cada classe se você deseja obter uma precisão boa, mas no geral vai depender muito das próprias características do objeto, da complexidade de sua forma. Além disso, depende um pouco da qualidade das imagens de treinamento. Em todo o caso, o autor do repositório darknet recomenda 2000 para cada classe.
Essa quantidade para cada classe também pode depender do seu cenário, por exemplo, pode ser que algumas classes para o seu caso sejam muito mais importante de detectar do que outras, se for esse o caso então não precisa necessariamente igualar a quantidade de imagens para essas que não são tão fundamentais detectar (mas se possível deixe a quantidade igual pois é o recomendado).
- You must be logged in to reply to this topic.