python - 什么是 yolo_best.weights 文件？它与 yolo_custom.weights 有何不同

Question

我正在 Yolo v4 上训练一个自定义模型以进行对象检测，我知道 Yolo 每 100 次迭代保存“ yolo_custom.weights ”文件，每 1000 次迭代保存“ yolo_custom_XXXX.weights ”文件。

除此之外，我有一个名为“ yolo_custom_best.weights ”文件的新文件，它会像“ yolo_custom.weights ”文件一样不断更新一些迭代。

我正在使用以下命令使用暗网训练我的模型： ./darknet detector train "data/obj.data" "cfg/yolov4_custom.cfg" yolov4.conv.137 -dont_show -map

我-map现在训练时第一次使用旗帜。

我的问题是：

1. 什么是“ yolo_custom_best.weights ”文件？它是因为我使用-map标志而形成的吗？使用该文件检测是否比“ yolo_custom.weights ”文件更好？
2. 如果我想从某个点恢复训练（如果我的 Google Colab 运行时结束），我应该使用哪个文件来恢复？custom还是custom_best？
3. 有人可以向我解释一下什么是 mAP 吗？它是否导致该文件生成和更新？

谢谢！

标签： pythonpython-3.xobject-detectionyolo

Answer 1

1. 使用 -map 标志时会形成“最佳权重”文件。
2. 当您的 Colab 运行时断开连接时，我会说最好从yolo_last.weights文件中恢复训练。这可以通过以下方式完成：

!./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg yolov4-obj_last.weights -dont_show

这将从上次更新的位置获取培训。

3. mAP（平均精度）是所有类别的 AP（平均精度）的平均值（我在这里可能错了）。这是解释 mAP 的有用链接。