machine-learning - 墙壁损坏检测

Question

我打算使用YOLOv5和我的自定义图像数据集 (125)创建一个实时墙壁损坏检测器 [划痕、裂缝] 。

1. 您认为我可以进行迁移学习还是因为 coco 数据集类不相似而无法进行？
2. 你认为我需要增加数据集的大小吗？

现在我只是想做一个概念证明。想提前计划好我的步骤。

标签： machine-learningdeep-learningpytorchobject-detection

Answer 1

如果您的数据集很小（就像您的情况一样），与从头开始训练相比，迁移学习几乎总能提供更好的结果。至于你的第二个问题，是的。您获得的数据越多，您的模型将能够更好地学习和执行。考虑到这是一项与 Yolo-V5 最初训练的任务相对不同的任务，尝试获取尽可能多的图像