問題タブ [detectron]

「COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_X_101_32x8d_FPN_3x.yaml」を使用して、オレンジ、リンゴ、パイナップルの写真を保持するカスタム データセットを提供しました。これでモデルの準備が整い、3 つの果物すべてを予測できるようになりました。ここで、果物を追加するか、パイナップルのデータを追加する必要があるとしましょう (まだシステムに十分に供給していません)。

モデルを読み込んで、新しいデータセット (既にある重みの上に) でトレーニングを開始できますか? そして、結果はどれほど良いでしょうか？

以前の予測に影響しますか？オレンジとリンゴは正し​​く予測されているので、それを台無しにしたくありません。この 2 回目のトレーニングでのみパイナップルの写真を送信し、後のトレーニングでバナナやスイカなどの新しいクラスを追加する予定です。

これは正しい方法ですか？または、より良いオプションがあれば教えてください

私は detectron2 の入門チュートリアルに従って、機械学習モデルの 1 つを使用して画像内のオブジェクトを検出しています。AWS 機械学習 AMI と jupyter ノートブックを使用してこれを行っています。モデルは画像内のオブジェクトを正常に検出しますが、コンソールに出力が得られないため、openCV が機能していないようです。Xサーバーに接続できないというエラーが表示されます。

モデルを実行するために使用するコマンドは次のとおりです。

ここにdemo.pyファイルがあります：