请问如何对PP-OCRv3的det蒸馏模型在自定义数据集上进行微调

[Miller-em]

我的配置文件目前如下：
Global:
debug: false
use_gpu: true
epoch_num: 500
log_smooth_window: 20
print_batch_step: 10
save_model_dir: ./output/ch_PP-OCR_v3_det/
save_epoch_step: 100
eval_batch_step:

• 0
• 400
  cal_metric_during_train: false
  pretrained_model: /data/boatplate/ch_PP-OCRv3/premodel/ch_PP-OCRv3_det_distill_train/student
  checkpoints: null
  save_inference_dir: null
  use_visualdl: false
  infer_img: doc/imgs_en/img_10.jpg
  save_res_path: ./checkpoints/det_db/predicts_db.txt
  distributed: true
  d2s_train_image_shape: [3, -1, -1]
  amp_dtype: bfloat16

Architecture:
name: DistillationModel
algorithm: Distillation
model_type: det
Models:
Student:
pretrained:
model_type: det
algorithm: DB
Transform: null
Backbone:
name: MobileNetV3
scale: 0.5
model_name: large
disable_se: true
Neck:
name: RSEFPN
out_channels: 96
shortcut: True
Head:
name: DBHead
k: 50
Student2:
pretrained:
model_type: det
algorithm: DB
Transform: null
Backbone:
name: MobileNetV3
scale: 0.5
model_name: large
disable_se: true
Neck:
name: RSEFPN
out_channels: 96
shortcut: True
Head:
name: DBHead
k: 50
Teacher:
freeze_params: true
return_all_feats: false
model_type: det
algorithm: DB
Backbone:
name: ResNet_vd
in_channels: 3
layers: 50
Neck:
name: LKPAN
out_channels: 256
Head:
name: DBHead
kernel_list: [7,2,2]
k: 50

Loss:
name: CombinedLoss
loss_config_list:

• DistillationDilaDBLoss:
  weight: 1.0
  model_name_pairs:
  • ["Student", "Teacher"]
  • ["Student2", "Teacher"]
    key: maps
    balance_loss: true
    main_loss_type: DiceLoss
    alpha: 5
    beta: 10
    ohem_ratio: 3
• DistillationDMLLoss:
  model_name_pairs:
  • ["Student", "Student2"]
    maps_name: "thrink_maps"
    weight: 1.0
    model_name_pairs: ["Student", "Student2"]
    key: maps
• DistillationDBLoss:
  weight: 1.0
  model_name_list: ["Student", "Student2"]
  balance_loss: true
  main_loss_type: DiceLoss
  alpha: 5
  beta: 10
  ohem_ratio: 3

Optimizer:
name: Adam
beta1: 0.9
beta2: 0.999
lr:
name: Cosine
learning_rate: 0.001
warmup_epoch: 2
regularizer:
name: L2
factor: 5.0e-05

PostProcess:
name: DistillationDBPostProcess
model_name: ["Student"]
key: head_out
thresh: 0.3
box_thresh: 0.6
max_candidates: 1000
unclip_ratio: 1.5

Metric:
name: DistillationMetric
base_metric_name: DetMetric
main_indicator: hmean
key: "Student"

Train:
dataset:
name: SimpleDataSet
data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
label_file_list:
- ./train_data/icdar2015/text_localization/train_icdar2015_label.txt
ratio_list: [1.0]
transforms:
- DecodeImage:
img_mode: BGR
channel_first: false
- DetLabelEncode: null
- CopyPaste:
- IaaAugment:
augmenter_args:
- type: Fliplr
args:
p: 0.5
- type: Affine
args:
rotate:
- -10
- 10
- type: Resize
args:
size:
- 0.5
- 3
- EastRandomCropData:
size:
- 960
- 960
max_tries: 50
keep_ratio: true
- MakeBorderMap:
shrink_ratio: 0.4
thresh_min: 0.3
thresh_max: 0.7
- MakeShrinkMap:
shrink_ratio: 0.4
min_text_size: 8
- NormalizeImage:
scale: 1./255.
mean:
- 0.485
- 0.456
- 0.406
std:
- 0.229
- 0.224
- 0.225
order: hwc
- ToCHWImage: null
- KeepKeys:
keep_keys:
- image
- threshold_map
- threshold_mask
- shrink_map
- shrink_mask
loader:
shuffle: true
drop_last: false
batch_size_per_card: 8
num_workers: 4

Eval:
dataset:
name: SimpleDataSet
data_dir: ./train_data/icdar2015/text_localization/
label_file_list:
- ./train_data/icdar2015/text_localization/test_icdar2015_label.txt
transforms:
- DecodeImage: # load image
img_mode: BGR
channel_first: False
- DetLabelEncode: # Class handling label
- DetResizeForTest:
- NormalizeImage:
scale: 1./255.
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
std: [0.229, 0.224, 0.225]
order: 'hwc'
- ToCHWImage:
- KeepKeys:
keep_keys: ['image', 'shape', 'polys', 'ignore_tags']
loader:
shuffle: False
drop_last: False
batch_size_per_card: 1 # must be 1
num_workers: 2

蒸馏训练3个epoch，就不更新best_model了。
请问如果要进行蒸馏的话，应该如何操作呢？是应该在自定义数据集上面训练teacher模型，再把teacher模型放在cml配置文件里面当作预训练模型对学生模型进行蒸馏吗？还是直接在自定义数据集上面直接蒸馏微调，那是我操作哪里不对吗？

[GreatV]

针对你的问题，关于如何对PP-OCRv3的检测蒸馏（det distillation）模型在自定义数据集上进行微调，以下是详细的操作建议和注意事项。

一、两种蒸馏方式简介

在PaddleOCR中，PP-OCRv3的检测蒸馏主要支持两种方法：

1. CML蒸馏（Cross Model Learning）：

   • 一个Teacher大模型（通常使用ResNet50-LKPAN）作为指导
   • 两个Student小模型（通常都是MobileNetV3）接受教师监督，也互相学习
   • 配置文件示例：ch_PP-OCRv3_det_cml.yml

2. DML蒸馏（Deep Mutual Learning）：

   • 两个Student模型互相学习，无Teacher模型
   • 配置文件示例：ch_PP-OCRv3_det_dml.yml

你使用的是第一种 CML 蒸馏方式，配置文件是类似 ch_PP-OCRv3_det_cml.yml 的方式，结构是正确的。

二、是否需要训练teacher模型？

如果你希望进行蒸馏训练，可以选择：

• 使用PaddleOCR官方提供的Teacher模型（如通用场景下的ResNet50-DB检测模型）
• 也可以使用你在自定义数据集上训练出来的Teacher模型（建议在精度较高时使用）

你的teacher配置如下：

Teacher:
freeze_params: true

意味着Teacher不会参与参数更新，因此你可以固定该模型。但前提是它的检测能力要比Student强，才能指导学生模型学习。

所以，总结为：

✅ 如果你已有符合任务需求的高精度Teacher（如在自定义数据集上训练好的），强烈建议使用它作为teacher。

🎯 否则，可以先用官方的teacher开始训练，然后后续再替换为自定义Teacher。

三、蒸馏训练流程与问题分析

你提到“蒸馏训练3个epoch就不更新best_model了”，可能原因如下：

• 评估指标配置问题：确认你配置中的 eval 和 metric 部分是否设置正确，比如：

  Metric:
    name: DistillationMetric
    base_metric_name: DetMetric
    main_indicator: hmean
    key: "Student"

  确保用的是Student输出作为评估依据，并且模型精度提升的主指标为 hmean。

• 模型未收敛：训练轮数少。建议至少训练200~500个epoch（你设置的是500，耐心等待更多轮训练）

• Teacher模型效果不佳：如果teacher模型在自定义数据集上表现不好，无法形成有效监督信号，会导致student训练也停滞。

• 数据量与质量不够：也可能是数据集样本太少或者不够多样，导致蒸馏难以体现效果。

四、如何finetune

你有两种途径：

1）继续做蒸馏训练（更推荐）：

• 直接基于你的配置文件训练，仅确认几点：
  • pretrained_model 路径正确，指向的是之前完整保存的蒸馏模型目录
  • teacher模型设置为 freeze_params: true 并给定合适的预训练路径

2）只微调学生模型（不再使用teacher和蒸馏结构）：

• 提取Student模型权重：

  import paddle
  all_params = paddle.load("path_to_best.pdparams")
  student_params = {k[len("Student."):]: v for k, v in all_params.items() if k.startswith("Student.")}
  paddle.save(student_params, "student_only.pdparams")

• 将提取的student_only.pdparams作为预训练模型，在常规模型配置（如 ch_PP-OCRv3_det.yml）中加载，并在自定义数据集上进行微调

五、总结建议

✅ 建议按照以下步骤操作：

1. 保持当前配置，继续使用 CML 蒸馏结构训练，必要时换更优的teacher
2. 检查Metric.key 是否正确设置为 "Student"（影响best model保存）
3. 保证 self-defined 数据集足够多，或尝试更多数据增强方式
4. 若你希望只用student模型训练，可提取参数重新训练常规模型

参考文档中也有提取student模型代码，如果你需要导出student模型做部署或单独训练，按以上示例操作即可。

希望这些信息可以帮你顺利完成PP-OCRv3检测蒸馏微调任务。若需要，我可以帮助你检查日志中是否有 loss 不收敛或者评估停滞等其他信息。

---

Response generated by 🤖 feifei-bot | chatgpt-4o-latest

⚠️ This is an AI-generated response. Please verify any critical information.