Hi-FT/ERD项目模型微调指南:从COCO到Cityscapes的迁移学习实践
2025-06-19 07:01:26作者:宣海椒Queenly
前言
在计算机视觉领域,迁移学习已成为提升模型在新数据集上性能的关键技术。本文将详细介绍如何在Hi-FT/ERD项目中对预训练模型进行微调,特别是针对Cityscapes等特定场景数据集的适配过程。
模型微调的基本原理
模型微调(Fine-tuning)是指利用在大规模数据集(如COCO)上预训练的模型权重作为起点,通过在小规模特定数据集上继续训练,使模型适应新任务的过程。这种方法相比从头训练具有三大优势:
- 训练时间大幅缩短
- 数据需求显著降低
- 模型性能通常更好
准备工作
数据集准备
在开始微调前,需要确保目标数据集已按项目要求格式准备就绪。对于Cityscapes数据集,需要特别注意:
- 图像分辨率较高(2048×1024)
- 包含8个实例分割类别
- 需要将原始标注转换为项目支持的格式
基础环境配置
确保已正确安装项目所需依赖,包括深度学习框架和相关计算机视觉库。建议使用支持CUDA的GPU环境以获得最佳训练效率。
配置文件详解
基础配置继承
项目采用模块化的配置设计,通过继承机制避免重复配置:
_base_ = [
'../_base_/models/mask-rcnn_r50_fpn.py',
'../_base_/datasets/cityscapes_instance.py',
'../_base_/default_runtime.py',
'../_base_/schedules/schedule_1x.py'
]
这种设计实现了:
- 模型架构与Mask R-CNN保持一致
- 数据集配置继承Cityscapes预设
- 运行时配置采用默认设置
- 训练计划基于1x方案
模型头部调整
关键修改点是调整输出层类别数,使其匹配新数据集:
model = dict(
roi_head=dict(
bbox_head=dict(num_classes=8),
mask_head=dict(num_classes=8)
)
)
注意:仅修改类别数时,预训练权重的大部分层(除最后的预测头外)都能被有效复用。
训练策略优化
微调阶段需要特殊的学习率策略:
# 学习率设置为原值的1/10
optim_wrapper = dict(optimizer=dict(lr=0.01))
# 采用线性预热策略
param_scheduler = [
dict(type='LinearLR', start_factor=0.001, by_epoch=False, begin=0, end=500),
dict(type='MultiStepLR', milestones=[7], gamma=0.1)
]
# 训练周期缩减为8个epoch
train_cfg = dict(max_epochs=8)
这种配置考虑了:
- 小学习率避免破坏预训练特征
- 线性预热稳定训练初期
- 较短训练周期防止过拟合
预训练模型加载
推荐从官方提供的模型库中获取合适的预训练权重:
load_from = 'mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_3x_coco.pth'
使用提示:
- 建议提前下载权重文件
- 确认模型版本与代码兼容
- 检查MD5校验和确保文件完整
微调效果评估
成功的微调通常表现出以下特征:
- 训练损失快速收敛
- 验证指标稳步提升
- 最终mAP接近或超过原数据集表现
对于Cityscapes数据集,预期能达到:
- 边界框mAP ≥ 0.35
- 掩码mAP ≥ 0.30 (具体数值取决于实际训练条件和参数调整)
常见问题排查
-
损失不下降:
- 检查学习率是否合适
- 验证数据加载是否正确
- 确认预训练权重加载无误
-
过拟合现象:
- 增加数据增强
- 减少训练周期
- 尝试更小的学习率
-
显存不足:
- 减小批次大小
- 使用梯度累积
- 尝试混合精度训练
进阶技巧
- 分层学习率:对骨干网络和检测头设置不同学习率
- 权重冻结:初期冻结骨干网络只训练检测头
- 数据增强:针对城市场景添加特定增强策略
结语
通过本指南,您应该已经掌握了在Hi-FT/ERD项目中进行模型微调的核心方法。实际应用中,建议从小规模实验开始,逐步调整参数,最终获得在新数据集上的最佳性能。记住,微调既是科学也是艺术,需要结合理论指导和实践经验。
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