如何在原有的yolov5模型中增加新的类别

我现在用的是yolov5，用yolov5s模型进行识别，但是现在coco128数据集中是没有类A，识别不到类别A，现在想在原有的模型基础上新增A类别的识别，如何实现呢？

本次回答借鉴于GPT
在Yolov5模型中增加新的类别主要分两步:

1. 扩充类别数量。这主要包括:

• 修改model.py中nc的值,增加1。例如原来为80,增加A类后变为81。
• 修改data/coco128.yaml文件,在categories字段中增加A类相关信息,如id和name等。

2. fine-tune模型。这步骤需要:

• 准备包含A类样本的数据集,并按照Yolov5的数据格式进行组织。
• 运行命令python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 100 --data coco128.yaml --weights yolov5s.pt --mc 0.8开始fine-tune模型。
  • --weights yolov5s.pt指定基于yolov5s预训练权重开始。
  • 运行一定EPOCHS后,A类的精度会逐步提高。
• 测试fine-tuned模型的识别效果,如果A类精度达标,fine-tuning完成;否则需要继续训练。

所以,总结来说,增加Yolov5识别新类别的步骤是:

1. 修改模型配置,包括nc和数据集配置文件,增加新类信息。
2. 准备包含新类样本的数据集。
3. 基于原模型权重,fine-tune一定EPOCH,直到新类精度达标。Fine-tuning时,只需要调整比较少的EPOCH,通常在10到50之间,因为大部分特征都已经在预训练模型中学到,只需要微调即可适应新数据。
   如果对上述流程有任何不明白的地方,请 feel free to ask。我会尽量详细解释每一步的具体操作和原理。

望采纳！