¿Cómo conseguir que el modelo existente reconozca clases adicionales?

Gracias a Google, proporcionó pocos modelos pre-entrenados con tensorflow API .

Me gustaría saber cómo volver a capacitar un modelo pre-entrenado disponible en el repository anterior, agregando nuevas clases al modelo. Por ejemplo, el modelo entrenado de conjunto de datos de COCO tiene 90 clases, me gustaría agregar 1 o 2 clases a la existente y obtener un modelo de detección de objetos de 92 clases como resultado.

Correr localmente es proporcionado por el repository pero está reemplazando totalmente esas clases pre-entrenadas con clases recién entrenadas, allí solo se mencionan entrenar y evaluar.

Entonces, ¿hay alguna otra manera de volver a entrenar el modelo y obtener 92 clases como resultado?