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阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测

[单选题]

阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置。 

  • 除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练
  • 对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层
  • 使用新的数据集重新训练模型
  • 所有答案均不对
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脱水的鱼头像 脱水的鱼
一个是分类任务，一个是检测任务，只改动这么点就可以吗？
发表于 2020-08-26 14:51:47 回复(3)
大猫也怕老虎啊头像 大猫也怕老虎啊
迁移学习，小数据相似，顶层加线性



发表于 2021-11-21 21:11:03 回复(0)
牛客813298695号头像 牛客813298695号
你不用新的数据集训练？就该动怎么点能行？
发表于 2020-08-31 08:21:16 回复(0)
骑猪的骑士头像 骑猪的骑士
检测是分类和定位，所一只要修改最后一层的输出即可
发表于 2021-03-05 23:49:58 回复(0)
louis_ncu头像 louis_ncu
参照faster-rcnn
发表于 2020-03-27 20:33:31 回复(0)
一定要上岸的小白很想在家办公头像 一定要上岸的小白很想在家办公
个人觉得，分类任务中模型参数学到了汽车种类信息，之后换成检测任务，可以理解成是迁移学习，至于这里的迁移合理性：模型在分类任务中肯定也要锁定图片中汽车位置，再判断其种类的，因此最后几层改成回归也是合理的。并且从10分类任务换到检测单目标阶段，肯定是有种类冗余信息的，也是合适的。所以备这个题目B是合理的，但工程角度看还是C好。哈哈哈哈哈哈(渣仔一枚，轻喷)
发表于 2022-04-28 16:11:27 回复(0)
点横竖撇头像 点横竖撇
感觉应该要重新训练，第一次那个训练数据里都没有位置信息，怎么能定位到车辆信息呢？
发表于 2023-07-04 13:40:38 回复(0)
牛客842169996号头像 牛客842169996号
对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层。这是因为原始模型已经在汽车和卡车的数据集上训练过了，可以通过微调来适应新问题所需的特征。同时，由于目标变成了定位车辆在照片中的位置而不是检测出每种类型的车辆名称，需要将最后一层（分类层）更改为回归层以输出位置信息而不是类别信息。
发表于 2023-03-19 17:45:38 回复(0)
小孩201909101635142头像 小孩201909101635142
我选的C啊，不应该重新标注数据，再训练吗，毕竟是检测车的位置的 肯定要有位置信息
发表于 2022-09-28 20:48:17 回复(0)
吉吉锅锅头像 吉吉锅锅
题目没描述好，检测，啥检测啊？
发表于 2022-09-15 15:28:33 回复(0)
肥宅xiaofu头像 肥宅xiaofu
从多类别分类任务转为单类别目标定位，在这个过程中由于第二个任务只需要定位目标位置，因此需要将原来的分类层改为回归目标坐标的回归层，并且采用微调的方法更新网络后几层参数。
发表于 2022-03-29 20:04:41 回复(0)
牛客722897863号头像 牛客722897863号
训练数据有车辆目标位置信息吗？🙄
发表于 2022-01-17 14:01:17 回复(0)
牛客198641609号头像 牛客198641609号
假设用yolo算法，要输出目标位置，需要在训练时加入目标位置，输出是个多维矩阵，矩阵中向量为目标0/1，坐标x坐标y怎么用回归输出这个坐标？
发表于 2021-03-15 17:26:14 回复(0)
Ench0头像 Ench0
这说的是Yolo 吧
发表于 2020-09-09 11:53:13 回复(0)
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问题信息

深度学习
上传者：小小
难度：
14条回答 2920浏览

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