MMDetection训练自定义数据集时出现空测试结果问题解析

问题现象描述

在使用MMDetection框架训练自定义气球(balloon)数据集时，部分开发者遇到了一个典型问题：训练过程中从第5-6个epoch开始，测试结果突然变为空值，各项评估指标归零，损失函数值也变为零。这种现象通常表明模型在训练过程中出现了异常情况，导致无法正常输出预测结果。

问题原因分析

根据技术社区的经验反馈，这类问题可能由以下几个因素导致：

1. 学习率设置不当：过高的学习率可能导致模型参数在训练过程中剧烈震荡，最终陷入局部最优或发散状态。

2. 数据预处理问题：自定义数据集可能存在标注格式不匹配、图像尺寸异常或数据增强策略不当等问题。

3. 模型配置错误：特别是当使用预训练模型时，num_classes等关键参数未正确调整。

4. 硬件兼容性问题：某些GPU型号在特定版本的框架下可能存在兼容性问题。

解决方案建议

学习率调整策略

对于自定义小数据集训练，建议采用以下学习率调整方法：

1. 初始学习率降低1-2个数量级
2. 使用warmup策略逐步提高学习率
3. 采用余弦退火等动态调整策略

数据验证步骤

1. 使用MMDetection提供的可视化工具检查标注是否正确加载
2. 验证数据增强后的样本是否符合预期
3. 检查数据集划分比例是否合理

模型配置检查

1. 确保num_classes与自定义数据集类别数完全一致
2. 验证预训练权重加载是否正确
3. 检查ROI Head等关键模块的配置参数

最佳实践建议

1. 对于小数据集，建议使用更小的batch size(如1-2)
2. 采用渐进式训练策略，先在小规模数据上验证配置
3. 定期保存模型检查点，便于问题排查
4. 使用TensorBoard等工具监控训练过程

总结

MMDetection框架在训练自定义数据集时出现空测试结果的问题，通常与训练过程的稳定性密切相关。通过合理调整学习率、严格验证数据质量、仔细检查模型配置，大多数情况下可以避免此类问题的发生。对于初学者，建议从官方提供的示例配置开始，逐步修改以适应自己的数据集，这样可以大大降低遇到此类问题的概率。