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前言
在使用已经训练好的 YOLOv5 模型继续训练时，如果减少了 yaml 文件中的 classes 分类数，这会对模型产生影响。具体影响取决于以下几个方面：
类别数量减少：如果你在继续训练时减少了 classes 中的类别数量，模型将不会再检测那些已移除的类别。这意味着模型的权重将被重新调整以适应新的类别数量和类别标签。这会导致以下问题：
权重调整：模型会重新分配权重，原有的类别可能会受到影响。
检测准确性：减少类别数量可能导致检测准确性降低，尤其是在剩余类别与被移除类别有特征重叠的情况下。
训练数据的一致性：如果新的训练数据集和标签文件与原始训练数据集不一致（即标签数量和类别数量不同），模型可能会因为标签和类别的改变而表现异常。
建议做法
如果你确实需要减少类别数量，以下是一些建议的做法：
重新训练：最好从头重新训练模型，确保新数据和类别能够一致且无干扰地训练模型。
数据预处理：在继续训练前，确保所有训练数据和标签文件已被正确预处理，且与新的类别定义一致。
类别映射：如果只是减少部分不常见类别，可以考虑将这些类别映射到一个通用的类别，如 other，以减少对模型的干扰。
具体操作步骤
更新 YAML 文件：
更新 data.yaml 文件中的类别列表，减少不需要的类别。
我这里以训练狗与猫测试
第一次训练狗 :
Classes
nc: 2 # number of classes
names: [
‘dog_src’,
‘dog_tar’,
] # class names
训练后生成的best模型预测没有问题，能正常使用，但是当我想要继续训练猫时用了新的cat.yaml文件：
Classes
nc: 2 # number of classes
names: [
‘cat_src’,
‘cat_tar’,
] # class names
这里创建完数据集后我继续尝试使用 best 进行模型迭代，此时训练后的模型并不能识别狗了，原因就是classess被我减少了，也就是说，继续迭代的模型训练，我们需要保留以前的classes：
Classes
nc: 4 # number of classes
names: [
‘dog_src’,
‘dog_tar’,
‘cat_src’,
‘cat_tar’,
] # class names
更新后如上所示：
重新训练：
–weights best.pt --data data/myDog.yaml --workers 1 --batch-size 8
训练后进行预测:
