Computer vision 卵黄蛋白4检测

我已经在6个课程上培训了一个YOLOv4，在视频上看到结果后，我想删除一个课程（id=3），因为我发现它对我的项目没有必要。我可以在视频上使用相同的模型，并强制它忽略一个类，只检测其他5个类，而不在5个类上重新训练模型。

---

谢谢

不幸的是，经过训练的模型将有一个最终的fcn层，即网格单元，每个网格单元都有一个

（Bx（5+C））

维度

---

抑制该类的可能方法是在后处理过程中，您可以根据id过滤掉该类。

我认为在神经网络端是不可能的，也许您可以尝试在应用程序端修改它，例如：

# get detections
# perform NMS
for index in indices:
    if classes[class_ids[index] == "something I want to avoid":
        pass
    else:
        # draw the bounding box

**注意：**代码松散地基于Learn OpenCV博客中的示例。

也许这会有所帮助。