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对YoloV5的backbone进行self-supervised learning以及fine-tuning

文章目录

  • 应用场景
  • 分离出YoloV5的backbone
  • 基于主干网络的自监督训练
  • 基于冻结主干梯度的模型预训练
  • 模型训练

应用场景

当你的数据集存在标注数据占比较小，无标注数据占大头的时候，可以考虑下自监督学习来提高主干网络的视觉表征能力，有关自监督学习的论文可以参考这篇博文。

分离出YoloV5的backbone

将YoloV5的backbone写成一个图像分类网络

class YoloBackbone(BaseModel):
    # YOLOv5 detection model
    def __init__

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