问题描述
我使用darknet和yolov4为用例训练了一个自定义对象检测模型。我在obj.name文件中提到了3个类，如下所述：
# data/obj.names
no_helmet
helmet
vest
培训已完成，检测工作也取得了良好的结果。
现在，我想向模型中添加2个新类，所以我用2个新类名更新了类文件：
# data/obj.names
no_helmet
helmet
vest
fire
smoke
我对配置文件进行了更改，并为所有classes=3层及之前classes=5的{{1}}更新为filter=24，将filter=30更新为[yolo] }层。
对于数据集，我仅提供了两个新类（[convolutional]和fire）的图像和注释。
然后，我开始进行暗网训练，并为权重参数提供了旧的yolov4训练过的权重。完成后，我进行了测试，但未在图像中检测到任何东西。甚至老班级也没有。
我哪里出错了？
我的感觉是，由于我没有为较旧的类提供数据集，因此该模型忘记了这些。但是，那么它至少应该检测到新的类，对吗？还是我在这里错了？
新编辑：
我再次使用合并的数据集（旧的3个班级和2个新的班级）对预先训练的自定义权重（针对前3个班级进行了培训）进行了训练，当我将其用于测试时，仍然没有输出。 / p>
有人可以告诉我这是怎么回事吗？我在想它背后有一些我不知道的数学。
我每次都要从头开始训练吗？
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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