の男 2024-06-13 17:48 采纳率: 0%
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已结题

ppyoloe_r带角度目标检测,loss_cls没法收敛

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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

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  • 专家-赤兔[在线] 全栈领域优质创作者 2024-06-13 17:49
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    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 annealingstep 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。

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