目标检测任务中的训练宝典 |实用技巧
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2021-09-28 02:06
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本文转自|磐创AI
特约作者 : Slumbers
最近正好在做检测项目,相对于分类任务而言,检测任务的优化策略少之又少,最近阅读了 @李沐老师 团队新出的论文Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks中,提到了一些在不牺牲模型性能的前提下提升目标检测模型的tricks。
这篇论文我读完之后觉得CNN训练分类任务中可以执行的优化策略有不少重叠的地方,包括学习率热身、Label smoothing、 Cosine learning rate decay等都是可以在目标检测中使用的tricks,实验证明这些在分类上的tricks在目标检测领域也非常有效。
两篇论文都提到的一些可以使用的技术: mix up , label smoothing, cosine learning rate, warm up。除此之外,这篇论文还提到了一些单独增对检测任务的tricks如数据增量策略,跨卡BN和random shapes traning等。
Mix up最早是用于解决对抗扰动的方法。是数据增量(data augmentation)的一种方法,每次随机取两个样本点 , 然后按照如下的混合方式生成一个新的样本点:
, 是从 分布中随机生成的。在mixup training中,只使用新的样本 进行训练。
Label Smoothing可以看作是一种正则化方法,对于ground truth(也就是标注数据)的分布进行混合。原始的ground truth 分布记为 ,经过label Smoothing处理后的分布为:
其中 是一个小常量,而 是分类类别。这样处理可以减少模型对于标签的过度信赖,对于标签不够精确的情况有较好的效果。
Step lr decay在每次切换学习率的时候容易引起震荡,cosine lr decay会更加平滑。具体做法是,假设batch的总迭代次数是T(忽略学习率热身阶段),初始学习率为 ,那么在每次 t, 将学习率设为:
这个lr decay tensorflow和pytorch都是有现成的可用~一行可以搞定(下面列举的是pytorch版本):
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epoch_num)
训练初期由于离目标较远,一般需要选择大的学习率,但是使用过大的学习率容易导致不稳定性。所以可以做一个学习率热身阶段,在开始的时候先使用一个较小的学习率,然后当训练过程稳定的时候再把学习率调回去。比如说在热身阶段,将学习率从0调到初始学习率。举个例子,如果我们准备用m个batches来热身,准备的初始学习率是 ,然后在每个batch ,将每次的学习率设为
最近在跑pytorch版本的mask rcnn,warm up虽然在官方pytorch版本中没有实现,但是在mask rcnn中已经提供实现啦,可以参见:https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/master/maskrcnn_benchmark/solver/lr_scheduler.py
下面是单独对检测任务可以考虑的一些点:
主流的数据增量方法包括几何变化(剪切翻转等)和色彩抖动(色彩对比度等)。对于目标检测来说,基于faster rcnn这种基于ROI的检测方法,因为本身检测的第一阶段已经生成了许多重复的候选区域,所以在数据增量时并不需要再去做几何变换。(本文末最后的实验表格也显示,data augmentation对于YOLO等单阶段检测很重要,对于Faster-RCNN影响不大)
现有的标准BN是基于单GPU的,也就是说每个GPU上的样本进行了归一化,实际上的bathc-size变小了。对于分类任务而言,影响不大,但对于检测任务而言会对表现造成一定影响。使用Synchroinzed Batch Normalization(也就是垮卡BN)可以解决这个问题。这一点李沐老师在跨卡同步 Batch Normalization 中解释的很详细了。
对于像YOLO这样的单阶段检测器来说,为了减小内存占用,一般会使用固定shape的图片进行训练。为了减小过拟合,可以使用Random shapes training。比如说,以YOLO例在训练过程中每隔多少个epoch就随机的{320, 352, 384, 416, 448, 480, 512, 544, 576, 608}中选择一个新的图片分辨率。这个技术在YOLO v3中就用过了。
最后论文中附上了上述tricks的效果~:
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