在AiStudio车牌识别微调教程中，使用ch_PP-OCRv4-det进行文本检测微调训练时，hmeans一直很低，是学习率太低的问题吗？

[Boom-Wang]

在AiStudio车牌识别微调教程中，使用ch_PP-OCRv4-det进行文本检测微调训练时，hmeans一直很低。
当epoch=120时，hmean依旧只有18%，且best_epoch=26，收敛速度很慢

除了模型我更换未PP-OCRv4之外，教程中的其他代码内容基本不变，为何教程中车牌识别的文本检测在微调后hmean能达到99%，而我这一直只有18%，是要调整学习率吗？

[GreatV]

在微调 ch_PP-OCRv4-det 的过程中，hmean 指标始终较低（如仅为 18%），可以从以下几个方面排查问题并优化训练流程：

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1. 学习率问题

• 现状：你的学习率设置为 0.0001，并使用 Cosine 学习率衰减。
• 优化建议：
  • 对于小数据集（如 200 张图像），学习率通常需要更低以确保模型更好地拟合数据。如 1e-5 或 5e-5。
  • 如果训练效果差，可以尝试固定学习率（Const），或者提高 warmup_epoch 的值（如设为 5），使模型前期收敛更稳定。
  • 若模型出现过拟合现象，可适当降低学习率，并尝试正则化策略（如增大 L2 regularizer.factor）。

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2. 数据集特性问题

• 现状：你的训练数据集仅有 200 张图片，且尺寸为 350x48。
• 优化建议：
  1. 数据增强：
     • 你的配置中已使用了 IaaAugment 和 EastRandomCropData，但可能仍不足以覆盖场景多样性。尝试增加更多数据增强方法（如 RandomRotate, ColorJitter 等）。
     • 确保增强后的图片保留了目标区域的完整性。
  2. 图片尺寸：
     • 图片尺寸较小（350x48），可能导致检测精度下降。可以适当调整 resize size 参数（如 640x640），确保模型可以捕获更多细节。
  3. 数据量不足：
     • 200 张数据可能不足以支撑稳定的训练。建议增加数据量，或者使用预训练模型（ch_PP-OCRv4-det）进行微调。
     • 如果条件有限，可以采用数据增强或合成数据的方法扩充训练集。

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3. 模型配置问题

• 现状：
  • 你使用了 DB（Differentiable Binarization）算法，且预训练模型为 ch_PP-OCRv4-det。
• 优化建议：
  1. 预训练模型的选择：
     • 确保使用的 ch_PP-OCRv4-det 预训练模型适合你的场景。如果你的场景与通用场景差异较大，可以尝试使用更贴近场景的预训练模型。
  2. Teacher 模型蒸馏：
     • 若数据量不足且模型效果较差，可以尝试蒸馏训练（Teacher-Student）。如在配置中引入 ch_PP-OCRv4-det 的 Teacher 模型，提升 Student 模型的表现。
     • 示例配置（加入 Teacher 模型）：

       Global:
         pretrained_model: path_to_teacher_model.pdparams
       Architecture:
         name: Distillation
         StudentModel:
           model_type: det
           algorithm: DB
         TeacherModel:
           model_type: det
           algorithm: DB
       Loss:
         DistillationLoss:
           losses:
           - name: L2Loss

  3. 模型头部参数（DBHead）：
     • 调整 DBHead.k 参数的值（如从 50 改为 100），以适应场景中目标文本尺寸的特性。

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4. 训练配置问题

• 现状：
  • 当前设置的 epoch_num=200，batch_size_per_card=4。
• 优化建议：
  1. 训练轮次：
     • 小数据集下 200 个 epoch 可能过多，建议减少到 50-100 个 epoch，并在验证集上观察效果。
  2. 批量大小：
     • 小数据集下，batch_size_per_card=4 通常较小，导致训练不稳定。可增大至 8 或 16，以提高训练稳定性。
  3. 验证频率：
     • 当前 eval_batch_step=[0, 50]，建议调整为 [0, 20]，以更频繁地监控模型性能。

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5. PostProcess 和评估问题

• 现状：
  • DBPostProcess 的 thresh=0.3，box_thresh=0.6。
• 优化建议：
  • 调整 thresh 和 box_thresh 的值（如分别改为 0.2 和 0.5），以提升检测框的召回率。
  • 适当减小 unclip_ratio（如从 1.5 改为 1.3）以优化检测框的精度。

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6. 分析损失曲线

• 现状：best_epoch=26，说明模型在 26 个 epoch 后开始过拟合。
• 优化建议：
  • 检查训练日志中的损失曲线（loss, lr），确认是否存在以下问题：
    1. 梯度爆炸或消失：降低初始学习率或加大正则化。
    2. 训练不足：增大学习率或调整优化器。
  • 启用 VisualDL（设置 Global.use_visualdl=true），可视化损失和评估指标。

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7. 参考类似问题

根据 相关讨论 和 文档，可能存在以下场景特异性问题：

• 数据标注错误：检查数据集标注（如 polys 和 ignore_tags）是否正确。
• 文本尺寸要求：确保文本尺寸符合 min_text_size=8 的要求。

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总结

根据上述分析，可以尝试以下调整：

1. 学习率：降低至 1e-5 或 5e-5，并使用 Const 学习率。
2. 数据增强：增加更多增强方法（ColorJitter，RandomRotate）。
3. PostProcess：调整 thresh 为 0.2，box_thresh 为 0.5。
4. 训练配置：减少 epoch_num，增大 batch_size_per_card。
5. 蒸馏训练：引入 Teacher 模型进行蒸馏。

通过以上优化，hmean 指标应能显著提升。

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[Boom-Wang]

十分感谢您的解答，我使用的数据集是AiStudio教程中的CCPD2022，train有5700张，分辨率为720*1160，学习率初始为0.0005且已经使用Const学习率保证学习率不变。

根据PaddleOCR教程中，初始eval_batch_step=[0, 772]，我尝试修改一下。

关于：减少 epoch_num，增大 batch_size_per_card，能否说明一下我该如何修改配置文件中的字段？

再次感谢您的解答