RoRD-Layout-Recognation/TRAINING_STRATEGY_ANALYSIS.md

RoRD 训练策略分析与改进

原始问题分析

1. 技术错误

• PIL.Image.LANCZOS 错误: 使用了已弃用的 Image.LANCZOS，应改为 Image.Resampling.LANCZOS
• 模型架构不匹配: 检测头和描述子头使用了不同尺寸的特征图，导致训练不稳定

2. 训练策略问题

2.1 损失函数设计

• 检测损失: 使用 MSE 损失不适合二分类问题，应使用 BCE 损失
• 描述子损失: Triplet Loss 采样策略不够有效，随机采样产生大量简单负样本

2.2 数据增强策略

• 尺度抖动范围过大: (0.7, 1.5) 可能导致训练不稳定
• 几何变换过于简单: 只考虑8个离散方向，缺乏连续性
• 缺少其他增强: 没有亮度、对比度、噪声等增强

2.3 训练配置

• 批次大小过小: 只有4，对于现代GPU效率低
• 学习率可能过高: 1e-4 可能导致训练不稳定
• 缺少验证机制: 没有验证集和早停
• 缺少监控: 没有详细的训练日志和损失分解

改进方案

1. 技术修复

✅ 已修复: PIL.Image.LANCZOS → Image.Resampling.LANCZOS
✅ 已修复: 统一检测头和描述子头的特征图尺寸

2. 损失函数改进

✅ 检测损失:

• 使用 BCE 损失替代 MSE
• 添加平滑 L1 损失作为辅助

✅ 描述子损失:

• 增加采样点数量 (100 → 200)
• 使用网格采样替代随机采样
• 实现困难负样本挖掘

3. 数据增强优化

✅ 尺度抖动: 缩小范围到 (0.8, 1.2)
✅ 额外增强:

• 亮度调整 (0.8-1.2倍)
• 对比度调整 (0.8-1.2倍)
• 高斯噪声 (σ=5)

4. 训练配置优化

✅ 批次大小: 4 → 8
✅ 学习率: 1e-4 → 5e-5
✅ 训练轮数: 20 → 50
✅ 添加权重衰减: 1e-4

5. 训练流程改进

✅ 验证集: 80/20 分割
✅ 学习率调度: ReduceLROnPlateau
✅ 早停机制: 10个epoch无改善则停止
✅ 梯度裁剪: max_norm=1.0
✅ 详细日志: 训练和验证损失分解

预期效果

1. 训练稳定性

• 更稳定的损失下降曲线
• 减少过拟合风险
• 更好的泛化能力

2. 模型性能

• 更准确的检测结果
• 更鲁棒的描述子
• 更好的几何不变性

3. 训练效率

• 更快的收敛速度
• 更好的资源利用率
• 更完善的监控机制

使用建议

1. 训练前准备

# 确保数据路径正确
python train.py --data_dir /path/to/layouts --save_dir /path/to/save

2. 监控训练

• 查看日志文件了解详细训练过程
• 关注验证损失变化趋势
• 监控学习率自动调整

3. 模型选择

• 使用 rord_model_best.pth 作为最终模型
• 该模型在验证集上表现最佳

4. 进一步优化建议

• 考虑使用预训练权重初始化
• 实验不同的数据增强组合
• 尝试其他损失函数权重平衡
• 考虑使用混合精度训练加速