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Olá, amigos!
Estou criando um detector personalizado e iniciei com somente uma classe treinando 1000 imagens por 2 mil épocas e tive um resultado bem legal.
Agora pretendo adicionar mais classes e gostaria somente de confirmar com vocês se eu posso reaproveitar os pesos dessa rede neural que treinei com somente uma classe, e simplesmente adicionar as outras classes com as novas imagens e anotações e treinar da onde parou (época 2 mil), ou se teria que iniciar do zero treinando todas as classes de uma vez a partir da época 1.
Agradeço desde já pela ajuda.
Olá Fogaça!
Sim, você pode continuar o treinamento usando como peso “inicial” aquele que você já treinou antes, então não há a necessidade de treinar tudo do zero. Seria como continuar o treinamento interrompido (conforme mostrado em aula), basta informar como parâmetro os pesos que foram treinados anteriormente. Além disso, antes de executar o comando novamente você precisa certificar também de fazer as modificações necessárias no arquivo .cfg para atualizar lá onde precisa indicar o número de classes treinadas, filtros, etc. E também é necessário atualizar todos os arquivos onde é definido informações sobre as classes que serão treinadas. Recomendo que ao fazer isso você carregue junto também as imagens usadas para o treinamento anterior, junto com as anotações – ou seja, estaria na prática apenas continuando o treinamento e adicionando mais imagens ao seu dataset (embora sejam imagens de classes antes não vistas).
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