yolov3中断训练怎么继续

在YOLOv3中断训练后，可以通过以下步骤继续训练:

1. 保存断点：在中断训练时，YOLOv3会自动保存模型的最新状态。找到断点文件，通常是一个以".pth"或".ckpt"为后缀的文件，将其保存起来。

2. 加载模型：在继续训练之前，需要加载之前保存的模型断点。通过使用YOLOv3的训练代码，加载模型文件。

3. 设置训练参数：根据需要，设置训练的一些参数。例如，学习率、迭代次数、批量大小等。确保这些参数与中断训练之前保持一致。

4. 继续训练：开始执行继续训练的操作。YOLOv3会从之前的中断点处恢复训练，并继续优化模型。

需要注意以下几点:

- 需要确保GPU和环境的连续性。如果使用的GPU发生更换或环境改变，可能会导致无法正常继续训练。

- 如果在中断之前进行了某些更改（如调整网络结构、修改数据集、更改超参数等），则需要在继续训练之前恢复到相同的状态。

- 继续训练时，可能需要更长的时间才能达到之前的训练准确度。这是因为模型在中断时可能处于一个不稳定的状态，需要重新调整才能继续提高准确度。

通过上述步骤，可以将YOLOv3模型从中断处恢复，并继续训练以获得更好的检测效果。