ppyoloe_r带角度目标检测，loss_cls没法收敛

Question

数据集采用脊柱数据集，按照官方案例设置参数，一直达不到案例中的效果

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

针对ppyoloe_r模型在脊柱数据集上进行带有角度的目标检测时遇到的loss_cls不收敛的问题，可以尝试以下几种策略来优化模型训练过程：

1. 调整学习率策略

确保学习率调度策略适合当前任务。如果学习率过高，模型可能跳过最优解；如果太低，则收敛速度会非常慢。可以尝试使用学习率衰减策略，例如cosine annealing或step decay。

2. 增加数据增强

强化数据增强策略可以提高模型的泛化能力。对于脊柱数据集，考虑添加旋转、翻转、缩放等操作，尤其是考虑到角度检测的需求。

3. 调整正负样本比例

对于分类损失（loss_cls），正负样本的比例对训练至关重要。检查你的采样策略是否合理，确保正样本（即包含目标的区域）与背景有足够的对比度。

4. 网络结构微调

• 考虑增加更多的卷积层或调整现有层的深度和宽度。
• 使用更深的主干网络（backbone），比如ResNet-101，可能会提高模型的表示能力。

5. 平衡损失函数权重

如果loss_dft（方向特征变换损失）远大于其他损失项，这可能影响loss_cls的收敛。调整损失函数中各项的权重，确保它们之间的平衡。

6. 检查标签一致性

确保所有训练和验证数据的标注准确无误，特别是角度信息。

7. 早停策略

实施早停策略，防止过拟合，当验证集上的性能不再提升时停止训练。

8. 模型初始化

使用预训练模型作为初始权重，可以加速收敛并提高最终性能。

9. 增加训练轮数

增加训练的总epoch数，给模型更多时间来学习数据分布。

10. 调试和可视化

使用TensorBoard或其他可视化工具监控训练过程，帮助理解模型的学习动态。

示例代码调整学习率策略：

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=total_epochs)

示例代码调整损失函数权重：

loss = loss_cls * cls_weight + loss_iou * iou_weight + loss_dft * dft_weight

根据上述建议进行调整后，重新运行模型，并观察loss_cls的收敛情况。如果问题仍然存在，可能需要更深入地分析数据集特性和模型架构，以找到问题的根源。