D-FINE项目：如何训练自定义类别目标检测模型

前言

在目标检测领域，D-FINE作为一个先进的检测框架，为用户提供了强大的预训练模型和灵活的微调能力。本文将详细介绍如何在D-FINE项目中训练或微调不在常见数据集(如COCO或Objects365)中的自定义类别。

训练自定义类别的两种方法

方法一：完全训练

对于全新的类别训练，开发者可以采取以下两种方式：

1. 直接使用默认配置：D-FINE的代码设计已经考虑到了自定义类别的情况，默认配置可以直接用于新类别的训练。

2. 注释特定代码行：在solver实现文件中，有一行专门处理预定义类别映射的代码。开发者可以选择注释掉这行代码，以完全放开类别限制。

这种方法适合从零开始训练全新数据集的情况，模型的所有参数都会参与训练过程。

方法二：基于预训练的微调

对于希望利用预训练模型优势的情况，D-FINE提供了便捷的微调方案：

1. 使用-t参数启动训练，这会保留模型的大部分预训练权重
2. 仅对检测头的最后一层进行重新训练
3. 自动适应新的类别数量

这种迁移学习方式特别适合数据量不大但希望获得较好检测效果的场景。

常见问题解决方案

在实际训练自定义类别时，开发者可能会遇到验证集AP为0的情况。这通常是由于以下原因造成的：

1. 坐标归一化问题：模型输出的边界框是归一化后的坐标，而目标框可能是原始图像坐标
2. 数据增强处理不当：某些数据增强操作可能错误地变换了边界框坐标
3. 坐标范围超出限制：目标框坐标值超出了模型输入图像的大小范围

解决方案包括：

• 检查并修正数据预处理流程
• 暂时移除会影响边界框位置的数据增强操作
• 确保输入图像和标注的尺寸匹配
• 验证坐标归一化处理是否正确

最佳实践建议

1. 从小规模开始：先用少量数据验证训练流程是否正常工作
2. 监控训练过程：密切关注损失函数和验证指标的变化
3. 逐步增加复杂度：确认基础训练正常后，再逐步添加数据增强等复杂操作
4. 合理设置学习率：微调时通常需要使用比完全训练更小的学习率

通过遵循这些指导原则，开发者可以高效地在D-FINE框架上实现自定义类别的目标检测任务。