mjmald的博客

在YOLO中，迁移学习可以通过将在大规模数据集（如COCO数据集）上预训练的模型作为初始模型，然后在目标数据集（如自己的数据集）上进行微调训练。迁移学习适用于目标数据集与预训练数据集具有某种程度上的相关性，例如物体检测任务中，目标数据集与预训练数据集都包含一些共同的物体类别。在YOLO中，增量学习可以通过将新的数据集与之前训练好的模型一起进行训练，从而继续学习和改善模型性能。通过增量学习的训练过程，模型可以以较少的训练时间和资源，持续地适应新的数据集特征，进一步提高模型的性能和泛化能力。

5. **调整 PyTorch 内存管理设置**: 可以尝试调整 PyTorch 的内存管理设置，例如通过设置`max_split_size_mb` 来避免内存碎片化。3. **释放不需要的显存**: 在某些情况下，可能存在一些不需要的显存被占用，可以使用`torch.cuda.empty_cache()` 来释放不需要的显存。可以尝试减小`batch_size` 参数的值。1. **减少模型的大小**: 可以考虑减少模型的大小，例如通过选择更小的模型、减少模型的层数或通道数等方式，来降低内存需求。