别只训练“头部”！计算机视觉模型微调的正确打开方式

【导读】

在当今的人工智能世界里，计算机视觉 (CV) 已变得触手可及。如今通过新一代AI开发平台已变得触手可及。然而，许多平台为了追求易用性，往往牺牲了开发者对模型架构的深度控制权——而这正是构建高性能CV模型的关键。本文将探讨为什么平台会限制微调？微调实际上意味着什么？为什么调整主干层对于构建强大的模型至关重要？

一、计算机视觉中的微调是什么？

当我们使用像 YOLOv5 或 YOLOv8 这样的预训练模型时，它们会预先从大型数据集（例如 COCO）中学习到一些通用知识。微调是指对这些知识进行微调，使模型在您自己的数据集上表现得更好。

微调的常用方法有两种：

• 仅训练头部（head）：模型保留原始层，只需为自定义任务训练最后几层（称为“头部”）以适配你的任务。
• 训练整个模型（包括主干backbone）：重新训练深层结构，增强模型对新数据的理解能力。

二、什么是主干层和头层？

在 CV 模型中，一般分为三个部分：

• 主干（Backbone）：就像引擎，负责从图像中提取特征（颜色、纹理、形状等）。
• 颈部（Neck）：中间处理层，整合和增强多尺度特征。
• 头部（Head）：最终输出结果，如类别、位置、置信度等。

假设你正在训练一个模型来检测树上的芒果——主干网络学习颜色和形状，而头部则判断它是否是芒果。

三、为什么大多数平台会限制微调？

为了简化使用流程，许多平台（包括Ultralytics等）默认会限制模型微调。这意味着：

• 操作更简单
• 配置文件更轻量
• 训练更快，资源消耗更低

但为了这种简单性，他们做出了一些权衡：

• 灵活性较差：它们不容易暴露深层进行训练。
• 过度拟合的风险：如果用户进行过多微调，模型在未知数据上的表现可能会更差。
• 计算成本：训练完整模型（尤其是主干模型）对 GPU 的要求很高，而且耗时更长。

因此，为了保持简单和适合初学者，这些平台默认仅对头部进行微调。

四、为什么必须微调主干以获得更强大的模型

如果您的数据集与原始数据集（如 COCO）有很大差异，那么仅训练头部是不够的。

• 预训练模型学的是街道车辆
• 你要检测的是水下鱼类

鱼类的颜色、形状、背景和纹理都与街景大不相同。此时，不解冻主干层、只是训练头部的话，模型很难学到真正有用的特征。

所以更强大的微调策略通常包括：

• 解冻主干层（允许它们训练）
• 调整降低学习率（慢慢训练更深的层）
• 可能会更改或添加新层

这使您的模型更强大、更准确，特别是对于小众或复杂的数据集。

五、如何在实践中真正微调骨干

在像 Coovally 这样允许 SSH 自由调试的平台上，你可以完全控制模型训练过程，比如在 PyTorch 中：

for param in model.backbone.parameters():
    param.requires_grad = True

设置优化器时：

optimizer = torch.optim.SGD([
    {'params': model.backbone.parameters(), 'lr': 1e-4},
    {'params': model.head.parameters(), 'lr': 1e-3}
])

你可以自由地选择训练策略，尝试不同的超参数、结构调整等，真正发挥你对模型的理解和创造力。

六、结论

计算机视觉并不只是“即插即用”，真正的性能提升来自于对模型的深入理解和精细打磨。

如果你真的想训练一个强大、专业且适配性强的视觉模型，别满足于默认设置，开始动手探索吧！