少样本目标检测改进后AP50变低

Question

最近在改那个FCT模型，我用自己的数据集fine-tuning AP50能够有80多，但是我试着加了好几种注意力机制还有resnext模块fine-tuning出来AP50就只有20、30多，大家有遇到过这种情况嘛？有什么解决方案吗？

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

您在改进目标检测模型FCT时遇到的问题是相当常见的。在尝试加入新的模块或技术（如注意力机制或ResNext模块）后，模型的性能可能因各种原因而降低。针对您所描述的AP50（在目标检测中常用的一个评估指标）大幅度下降的情况，以下是一些建议和可能的解决方案：

1. 过拟合问题：加入新的模块可能会增加模型的复杂度，容易导致过拟合。特别是当使用自己的数据集fine-tuning时，如果数据量不够大，过拟合的风险更高。您可以通过增加数据多样性、使用更复杂的正则化方法或早停法来尝试解决这个问题。
2. 不合适的模块融合方式：不同的模块或技术可能需要不同的融合方式。尝试多种融合策略，如并行连接、串行连接或其他组合方式，看哪种方式能带来最佳的性能提升。
3. 超参数调整：在引入新模块后，可能需要重新调整超参数。确保对新模块进行了充分的超参数搜索，以找到最佳的设置。
4. 训练策略问题：考虑更改训练策略，例如使用更复杂的预热策略、学习率调整策略等。有时，模型的性能提升可以通过改进训练策略来实现。
5. 数据预处理和增强：确保数据预处理和增强策略是恰当的。数据的质量和多样性对模型的性能有很大影响。尝试使用不同的数据增强策略来丰富数据集。
6. 模型结构分析：分析新加入的模块是否真正对模型性能产生了积极影响。有时，新加入的模块可能会干扰原有模型的正常工作，导致性能下降。在这种情况下，可能需要重新考虑是否继续使用该模块或寻找替代方案。
7. 评估方式：确保评估方式是正确的。有时，模型的性能可能在一个数据集上下降，但在另一个数据集上有所提升。确保您是在相同的评估条件下比较不同模型的性能。

针对您的具体情况，建议您从上述建议中挑选几个方向进行尝试，并根据实验结果进行调整。此外，也可以考虑咨询相关领域的专家或查阅最新的研究文献，以获取更多的解决方案和灵感。