用于汽车损伤检测的预训练数据集

Question

我正在制作一个汽车损伤检测模型，它将有两个类来检测。我的数据集总共有300个图像(我会用其中一些来测试)，这些图像完全不足以从零开始对模型进行培训。

我是否可以使用预先训练过的模型来训练我的数据集并根据这两个类来检测图像，如果是，那么在我的问题集中哪一个应该是最好的？

P.S. -我更喜欢在我的数据集中使用更快的RCNN

Answer 1

任何经过预先训练的图像识别模型都可能在这方面发挥很好的作用。一旦他们学到了主要的特征，他们的调子就很好了。看看Keras应用或TensorFlow集线器。

Answer 2

对于这个任务，您应该使用在可可数据集上预先训练过的任何模型。我们成功地获得了相当好的结果，只有80张图像与预先训练的MaskRCNN。