Home › Fóruns › Fórum Detecção de Objetos com YOLO, Darknet, OpenCV e Python › Onde consigo pegar meus pesos/weights ao treinar minha rede personalizada?
Marcado: Testando o detector
- Este tópico contém 3 respostas, 2 vozes e foi atualizado pela última vez 3 anos, 7 meses atrás por
Gabriel Alves.
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- 28 de junho de 2021 às 08:48 #29529
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?
28 de junho de 2021 às 14:03 #29538Assisti 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??
- Esta resposta foi modificada 3 anos, 7 meses atrás por
Kezia Campos.
29 de junho de 2021 às 17:20 #29550Consegui 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?????
8 de julho de 2021 às 18:19 #29639Olá 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).
- Esta resposta foi modificada 3 anos, 7 meses atrás por
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