db_mv3模型微调，数据集尺寸的要求和部署时输入尺寸的要求

[CheemsYeah]

我正在做模型微调的测试，正在准备数据集。下面是问题：

1. 模型评估时我看默认DetResizeForTest是1280x736，如果我输入的图片不符合这个规格，是会进行哪一个呢？
   A.强行resize，会更改形状
   B.不改变形状采取填充的策略

在不更改配置的情况下是不是1280x736的图片可以得到最佳效果？

2. 模型训练时训练集和验证集的图片尺寸是不是可以不统一？

谢谢！

[GreatV]

根据您的问题和提供的文档内容，以下是对您提问的逐一解答：

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问题1：模型评估时，输入图片不符合默认的 DetResizeForTest 尺寸（1280x736）会如何处理？

在默认配置下，DetResizeForTest 操作会对输入图片执行下列两种策略之一：

• 强行resize：图片会被缩放到指定的尺寸（1280x736），即会改变图片的形状。
• 填充策略：如果使用填充策略，图片的内容不会改变形状，而是通过填充边界来适配目标尺寸。

如何确认具体策略？

您可以查看代码中 DetResizeForTest 的实现，确认是否使用的是直接缩放还是填充。一般来说，PaddleOCR 的 DetResizeForTest 默认是直接缩放图片到指定的尺寸（1280x736）。

是否需要1280x736才能获得最佳效果？

• 是的，不更改配置的情况下，输入图片的尺寸与训练时一致（如1280x736）通常能获得最佳效果。因为模型在训练时已经针对这样的输入尺寸进行了优化。
• 如果输入图片的尺寸与模型训练时的预处理方法不一致，可能会导致性能下降。

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问题2：训练时，训练集和验证集的图片尺寸是否可以不统一？

• 可以不统一：训练集和验证集的图片尺寸可以不一致，模型会依赖数据增强和预处理操作（如随机裁剪、缩放等）将图片处理为统一的输入尺寸。
• 但需要注意的是：
  • 训练集和验证集的输入预处理策略应保持一致。如果两者的预处理步骤差别较大（如训练中有随机裁剪，而验证中直接resize），可能会导致验证结果与实际模型效果不符。
  • 如果训练和验证的图片分布有较大差异（如训练集是小尺寸图片，而验证集是大尺寸图片），可能导致精度波动。

参考文档中的讨论

根据您引用的讨论（Discussion 13795），开发者提到训练和验证的尺寸不同可能影响模型的精度：

• 影响固定尺寸前模型的精度：训练和验证尺寸差异会导致验证精度低于实际水平。
• 影响固定尺寸后模型的精度：如果模型部署时采用固定尺寸（如RK3568上固定输入尺寸），训练和验证数据的预处理逻辑需要尽量与部署时一致，避免额外的精度损失。

因此，为了减少精度损失，建议在训练和验证时统一图片尺寸或预处理逻辑，确保部署时的输入与训练时的输入分布一致。

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如何处理固定尺寸导致的精度丢失？

如您所提到的，模型在部署到 RK3568 等硬件平台时需要固定尺寸，这可能导致精度下降。针对这种情况，可以尝试以下方法：

1. 数据增强与模型微调

• 收集与部署场景一致的图片数据，将其加入训练集，进行微调。
• 在训练时，采用与部署时一致的固定尺寸（如部署时需要固定到640x640，则训练时的预处理也应固定为640x640）。
• 使用更多数据增强（如随机裁剪、缩放、旋转等）来提升模型的鲁棒性。

2. 替换算子

• 使用更鲁棒的算子或架构替代现有算子。例如，尝试在检测任务中调整缩放或裁剪的策略：
  • 动态填充策略：在 DetResizeForTest 中，使用填充代替强制缩放，避免图片形状的过度变化。
  • 多尺度输入策略：允许输入图片在多个固定尺寸（如640x640、960x960）中选择最接近原始尺寸的形状进行处理。
• 如果部署平台支持自定义算子（如 RK 的 NPU 支持），可以根据硬件特性优化算子的实现。

3. 蒸馏与量化

• 对模型进行蒸馏训练，用大模型指导小模型，使其在固定输入尺寸下仍能保留较高的精度。
• 量化模型（如 INT8 量化）以适应硬件平台，同时通过量化感知训练（QAT）减少量化引起的精度损失。

4. 增加后处理修正

在固定输入尺寸的情况下，后处理阶段可以添加修正步骤：

• 针对检测任务，可优化文本框的计算方式（如在 det_db_box_thresh 和 det_db_unclip_ratio 参数上进行调优）。
• 针对识别任务，可优化长文本的裁剪与拼接策略。

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总结建议

1. 保持训练、验证和部署的输入尺寸一致。在数据预处理中，尽量按照部署时需要的固定尺寸处理输入图片。
2. 优化模型的鲁棒性，通过数据增强、模型微调等手段减少固定尺寸引起的精度损失。
3. 调整算子或后处理逻辑，如采用填充代替强制缩放，或者优化文本框的计算方式。
4. 如果硬件支持，可通过量化或蒸馏进一步优化模型的性能。

参考以上方法，可以有效减少固定尺寸对模型精度的影响。

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如果您还有其他疑问，可以继续补充说明！

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[CheemsYeah]

好的，非常感谢！