对于yolo模型的训练，我每次增加了数据集，就利用上次训练留在的最好权重作为初始化权重进行训练，这样做是正确的吗

这种做法被称为"增量训练"(Incremental Training),

它有以下好处:1. 减少过拟合。使用上一次训练的权重作为初始化,可以继续在原有的模型基础上进行优化,避免模型快速过拟合新的训练集。

2. 加速训练。使用预训练的模型权重,可以直接继续优化已有的网络结构,无需从随机初始化的权重开始训练,所以可以大大减少训练时间。

3. 提高最终模型性能。通过多次增量训练,可以逐步优化模型,达到更好的性能。如果每次都从零开始训练,很难达到同样的效果。

所以对于YOLO这种大模型的训练,采取增量训练方式是非常合适的。每次使用上一次训练得到的最好权重继续训练可以达到很好的效果,这是正确的做法。

但是也需要注意一些事项:1. 新 Dataset 与原 Dataset 要保持一致。新数据集要与原数据集属于同一分布,类别也要保持一致。否则会导致模型性能下降。2. 学习率等超参数需要调整。新增训练集后,需要适当调低学习率、增大迭代次数等,以适应新的训练。3. 如果性能停滞,需要重新初始化。如果多次增量训练后,模型性能始终无法提高,则需要重新随机初始化权重,对模型进行重新训练。总的来说,对于YOLO模型,适度采取增量训练方式是很好的做法,但也需要同时注意一些 details,以保证模型的性能。