全新训练det模型要多少张图？

[nissansz]

全新训练det模型要多少张图？

[GreatV]

全新训练一个文本检测（det）模型需要的图片数量取决于多个因素，包括数据的复杂度、模型架构以及训练目标。

从提供的讨论来看，用户使用了300张图片进行训练，每张图片包含一个字符串，并进行了500轮训练。然而，训练结果显示模型在某些情况下仍然检测不出文本，说明数据量可能不足。

影响数据需求的因素：

1. 数据集大小：

   • 300张图片通常偏少，尤其是对于需要良好泛化能力的检测任务。一般来说，至少需要几千张到上万张数据才能得到稳定的检测效果。
   • 数据的多样性（字体、背景、光照、形变等）影响模型的泛化能力，也决定了需求数据量。

2. 训练轮数（Epochs）：

   • 目前设定为500轮，最终最优结果出现在第82个epoch（p=0.7, r=0.7）。
   • 如果数据量较大，可能不需要如此多的训练轮数就能达到良好效果。

3. 数据增强（Data Augmentation）：

   • 配置中启用了IaaAugment，包括Fliplr（水平翻转）、Affine（仿射变换）、Resize等。
   • 数据增强有助于减少对原始数据量的需求，但如果数据本身过少，数据增强可能无法弥补数据匮乏的问题。

4. 是否使用预训练模型：

   • 目前使用了PPLCNetV3_x0_75_ocr_det.pdparams作为预训练模型。如果没有使用预训练模型，则需要更多数据才能从零开始训练。

推荐数据量：

• 最低要求：建议至少几千张训练图片（1000-5000张），并搭配数据增强。
• 更稳健的泛化能力：通常需要1万张以上的数据，特别是如果希望模型在多种场景下都表现良好。
• 极小数据集实验：如果数据有限，可以考虑使用迁移学习或**蒸馏（Distillation）**方法（如teacher-student模型）。

结论：

当前300张图片通常不足以训练一个优秀的文本检测模型，建议尝试增加数据量（几千张以上）、增强数据多样性，并且如果可能的话，采用预训练模型或者teacher-student训练策略来提升效果。

你可以参考相关讨论：ch_v4 det训练后，完全检测不出来。

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