yolact迁移学习的过程
时间: 2023-11-25 17:04:37 浏览: 109
迁移学习教程
对于yolact的迁移学习过程,一般分为以下几个步骤:
1.准备数据集:在迁移学习中,原有的模型往往并不是针对我们想要的特定任务来训练的,因此我们需要收集并准备一个相应的数据集。
2.重用模型:将预训练模型(如在 ImageNet 上预训练的模型)加载并冻结全部或部分的权重参数,以保留模型在先前任务中学到的特征。
3.替换输出层:在模型顶部添加新的层用于输出特定任务的结果,例如分类器、检测器(object detector)等。
4.微调模型:使用新的数据集对整个模型进行端到端的微调,以进一步提高性能。
根据实际应用场景和任务需求,以上步骤的具体实现可能有所差异。
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