PaddleSeg训练与评估中的图像尺寸问题解析
2025-05-26 03:06:58作者:滑思眉Philip
训练与评估阶段的图像尺寸处理
在PaddleSeg项目中,训练和评估阶段的图像尺寸处理是一个需要特别注意的技术点。许多开发者在使用过程中会遇到关于图像尺寸配置的疑问,特别是当训练阶段使用了动态尺寸变换时,评估阶段应该如何配置才能保持一致性。
训练阶段的尺寸变换
在训练配置中,常见的尺寸变换操作包括:
- 固定尺寸Resize:将输入图像统一调整到指定尺寸(如512x512)
- 动态尺寸变换:使用ResizeStepScaling等操作进行随机尺寸缩放
train_dataset:
transforms:
- type: Resize
target_size: [512, 512]
# 或
- type: ResizeStepScaling
min_scale_factor: 0.5
max_scale_factor: 0.5
scale_step_size: 0
评估阶段的尺寸处理
评估阶段通常建议使用固定尺寸,这与训练阶段可以有所不同:
- 如果训练使用固定尺寸,评估也应使用相同尺寸
- 如果训练使用动态变换,评估建议使用固定尺寸或原图尺寸
val_dataset:
transforms:
- type: Resize
target_size: [512, 512] # 固定评估尺寸
类别不平衡问题的解决方案
在样本数量极不平衡的情况下,PaddleSeg提供了多种处理方式:
损失函数权重调整
- 类别权重设置:为不同类别分配不同权重
- 多损失函数组合:如PP-LiteSeg使用3个输出头的损失组合
loss:
types:
- type: OhemCrossEntropyLoss
min_kept: 130000
weight: [0.5, 0.2, 0.3] # 类别权重
- type: OhemCrossEntropyLoss
min_kept: 130000
weight: [0.5, 0.2, 0.3]
- type: OhemCrossEntropyLoss
min_kept: 130000
weight: [0.5, 0.2, 0.3]
coef: [1, 1, 1] # 损失函数权重
常用权重计算策略
- Softmax归一化权重
- 基于最小类别样本数的权重
- 基于中位数样本数的权重
- 使用sklearn的compute_class_weight
PP-LiteSeg模型结构调整建议
当需要修改PP-LiteSeg的backbone_indices时,需要注意以下配套调整:
- backbone_indices调整:从默认[2,3,4]改为[1,2,3]时
- 通道数配套调整:
- arm_out_chs应相应减小
- seg_head_inter_chs也应调整
model:
type: PPLiteSeg
backbone:
type: STDC2
backbone_indices: [1, 2, 3] # 注意YAML语法
arm_out_chs: [32, 32, 64] # 调整后的通道数
seg_head_inter_chs: [32, 32, 32]
实际应用建议
- 尺寸一致性:确保训练和推理时的预处理一致
- 样本不平衡:优先尝试调整损失函数权重
- 模型结构调整:修改结构后需要重新训练
- 配置语法:注意YAML配置文件的正确语法格式
通过合理配置这些参数,可以显著提升模型在特定任务上的表现,特别是在处理小样本和不平衡数据时。
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