HRNet语义分割模型在COCO-Stuff数据集上的训练配置解析

配置概述

本文详细解析HRNet语义分割模型在COCO-Stuff数据集上的训练配置文件，该配置采用HRNet-W48作为主干网络，结合在线难例挖掘(OHEM)策略，使用SGD优化器进行训练。该配置针对520×520分辨率图像进行了优化，适合处理171类别的语义分割任务。

硬件与基础配置

配置文件中首先定义了硬件相关的基础设置：

• GPU设置：使用8块GPU进行并行训练（编号0-7），充分利用多GPU的并行计算能力加速训练过程
• CUDA加速：启用CUDNN加速库，开启BENCHMARK模式自动选择最优算法
• 数据加载：配置8个工作进程(workers)进行数据预加载，减少IO等待时间
• 输出设置：训练日志保存在log目录，模型输出保存在output目录

数据集配置

模型使用COCO-Stuff数据集进行训练，这是一个包含171个类别的语义分割数据集：

• 数据路径：数据集根目录指向coco_stuff_10k文件夹
• 数据划分：使用train.lst和val.lst分别作为训练集和验证集
• 类别数量：配置为171，与COCO-Stuff数据集类别数一致

模型架构

采用HRNet-W48作为主干网络，其特点是在整个网络中保持高分辨率表示：

• 预训练权重：使用HRNet_W48_C_ssld_pretrained.pth作为初始化权重
• 网络结构：分为4个阶段(stage)，逐步增加分支数量
  • Stage1：1个分支，64通道
  • Stage2：2个分支，48和96通道
  • Stage3：3个分支，48、96和192通道
  • Stage4：4个分支，48、96、192和384通道
• 特征融合：各阶段使用SUM方法进行特征融合

损失函数

配置采用在线难例挖掘(OHEM)策略：

• OHEM阈值：0.9，只处理预测置信度低于0.9的困难样本
• 保留样本数：131072，确保每次训练有足够数量的困难样本参与计算

训练参数

精心调整的训练参数确保模型收敛到最佳状态：

• 输入尺寸：520×520分辨率，基础尺寸(base size)同样为520
• 批量大小：每GPU处理2张图像，8GPU总batch size为16
• 训练周期：共110个epoch，从0开始
• 优化器：使用SGD优化器
  • 学习率：0.001
  • 权重衰减：0.0001
  • 动量：0.9
• 学习率策略：对最后一层(last_layer)使用10倍学习率
• 数据增强：启用随机翻转和多尺度训练
• 忽略标签：255被设置为忽略标签，不参与损失计算

测试配置

验证阶段采用固定设置确保结果可比性：

• 输入尺寸：固定520×520分辨率
• 批量大小：每GPU处理1张图像
• 样本数量：验证200个样本
• 测试增强：禁用多尺度和翻转测试，保持原始预测

技术亮点

1. 高分辨率保持：HRNet独特的多分支结构在整个网络中保持高分辨率表示，有利于细节分割
2. 在线难例挖掘：OHEM策略自动聚焦难以分类的样本，提升模型在困难样本上的表现
3. 多GPU并行：充分利用8GPU的并行计算能力加速训练
4. 精细学习率控制：对网络不同部分采用差异化学习率，优化训练效果

适用场景

该配置特别适合需要精细分割的场景，如：

• 复杂场景下的物体分割
• 需要区分大量相似类别的任务
• 对细节分割精度要求较高的应用

通过这份配置，研究人员可以在COCO-Stuff数据集上复现HRNet的高性能语义分割结果，或基于此配置进行进一步的研究和改进。