...多训练几个epochs,平均一下就能获得更好的模型

发布网友发布时间：2024-10-23 17:50

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热心网友时间：2024-11-04 09:56

随着深度学习的不断发展，提升目标检测模型的精度已成为研究的热点。然而，针对主流数据集如COCO，设计出显著提升精度的新算法变得日益困难。不过，仍然存在一些技巧可以提升模型性能，例如谷歌最近公布的简单粗暴的数据增强方法，通过“复制-粘贴”技术，能够有效地提升模型精度。

本文介绍了一种名为SWA Object Detection的方法，它可能是最简单、成本最低且易于操作的提升模型性能策略。SWA方法不涉及公式推导、算法流程图、模型结构调整、复杂度增加或数据增强，而是通过在目标检测任务上重复训练多个epoch，然后对这些epoch得到的检查点进行简单平均来构建最终模型。这一方法受到Averaging weights leads to wider optima and better generalization这一论文的启发，旨在通过在随机权重平均的空间中寻找具有更好泛化能力的模型。

训练epoch的数量以及学习率的调整是SWA方法的关键参数。在理论层面难以给出确切的指导，因此作者通过实验来探索这些参数的最佳设置。实验结果表明，在COCO数据集上，使用SWA方法可以普遍实现约1个AP的精度提升，且原始模型精度越高，提升幅度越大。

为了验证方法的普遍适用性，作者在不同的目标检测算法如Mask RCNN、Faster RCNN、RetinaNet、FCOS、YOLOv3和VFNet上进行了实验，结果显示使用SWA方法后的模型性能均有所提升，尤其对于原始精度较高的模型，提升更为显著。实验还通过Mask RCNN使用SWA前后推断结果的对比，直观展示了方法的有效性。

SWA方法的核心步骤如下：在使用固定学习率或循环余弦退火学习率进行常规训练后，额外执行12个epoch的训练。在每个epoch中，学习率从初始值lrini逐渐变化到终止值lrend。最后，将这12个epoch得到的检查点进行平均，得到最终的模型。

对于对视觉任务有需求的领域，SWA方法提供了一种简单而有效的抗过拟合策略，值得在更多场景中进行探索与应用。有兴趣的读者可以参考以下资源获取更多信息和代码实现：

论文地址：arxiv.org/pdf/2012.1264...
代码地址：github.com/hyz-xmaster/...