如何冻结yolo最后一层的分类层

如果您使用的是Darknet框架，可以通过修改配置文件中的`[yolo]`部分来冻结最后一层的分类层。具体来说，您可以将`yolo`部分中的`classes`和`filters`参数设置为您需要的分类数和卷积核数目，然后将`[net]`部分中的`learning_rate`设置为0，这样就可以冻结最后一层的分类层。以下是一个示例配置文件：

[net]
# Testing
batch=1
subdivisions=1
# Training
#batch=64
#subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

learning_rate=0
burn_in=1000
max_batches = 500200
policy=steps
steps=400000,450000
scales=.1,.1

[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=80
num=9
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1

请注意，这只会冻结最后一层的分类层，如果您想冻结其他层，可以相应地修改配置文件中的参数。

相关问题

YOLO v2 transform层

在 YOLO v2 中，Transform 层主要用于将网络的输出转换成边界框和类别预测。在 YOLO v2 中，Transform 层的输入是一个张量，它的形状为（batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors * (num_classes + 5)），其中 batch_size 表示训练时的批次大小，grid_size 表示特征图的大小，num_anchors 表示每个格子预测的框的数量，num_classes 表示每个框预测的类别数。

Transform 层的主要作用是将网络的输出转换成边界框和类别预测。具体来说，Transform 层会对输入张量进行如下操作：

1. 将输入张量 reshape 成形状为（batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, num_classes + 5）的张量，其中最后一个维度包括了每个框的边界框坐标（x, y, w, h）和置信度（confidence），以及每个框属于每个类别的概率。

2. 对每个格子的每个框的置信度进行 sigmoid 操作，将其输出值压缩到 [0,1] 范围内。

3. 对每个格子的每个框的边界框坐标进行解码，得到真实的边界框坐标。

4. 对每个格子的每个框的置信度和类别概率进行 softmax 操作。

5. 最终输出形状为（batch_size, grid_size, grid_size, num_anchors, num_classes + 5）的张量，其中每个框的信息已经被解码成真实的边界框坐标和类别概率。

yolo中的全连接层

在YOLO（You Only Look Once）中，全连接层是神经网络的一部分，用于将卷积层的输出映射到最终的预测结果。全连接层通常位于卷积层之后，将卷积层的输出展平为一维向量，并通过一系列的全连接操作进行特征提取和分类。

全连接层的主要作用是将卷积层提取到的特征进行组合和整合，以便进行最终的分类或回归预测。它的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，每个连接都有一个权重，用于调整输入特征的重要性。

在YOLO中，全连接层通常用于将卷积层输出的特征图转换为预测结果。例如，在YOLOv3中，全连接层将卷积层输出的特征图映射到一个固定大小的特征向量，该向量包含了目标类别的置信度、边界框的位置和大小等信息。