使用ch_PP-OCRv4_det_cml.yml蒸馏训练一个特定场景的模型，两个Student模型需要加载预训练模型吗，Teacher模型加载配置中给的那个预训练模型就行吗

[jjkgsd]

🔎 Search before asking

• I have searched the PaddleOCR Docs and found no similar bug report.
• I have searched the PaddleOCR Issues and found no similar bug report.
• I have searched the PaddleOCR Discussions and found no similar bug report.

🐛 Bug (问题描述)

使用ch_PP-OCRv4_det_cml.yml蒸馏训练一个特定场景的模型，两个Student模型需要加载预训练模型吗，Teacher模型加载配置中给的那个预训练模型就行吗

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

python 3.8
paddlepaddle-gpu 2.5.2

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

python tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_cml.yml

[jingsongliujing]

如果未加载 Student 预训练模型，可能导致训练效率低、精度收敛差等问题。Teacher模型理论上加载配置中给的那个预训练模型是可以的，但是还是建议优先使用官方提供的同类型预训练模型作为起点。

[jjkgsd]

[jjkgsd]

如果未加载 Student 预训练模型，可能导致训练效率低、精度收敛差等问题。Teacher模型理论上加载配置中给的那个预训练模型是可以的，但是还是建议优先使用官方提供的同类型预训练模型作为起点。

好的，感谢

[jjkgsd]

如果未加载 Student 预训练模型，可能导致训练效率低、精度收敛差等问题。Teacher模型理论上加载配置中给的那个预训练模型是可以的，但是还是建议优先使用官方提供的同类型预训练模型作为起点。

您知道那两个参数作用是什么吗？

[GreatV]

你问到：

1. 使用 ch_PP-OCRv4_det_cml.yml 进行蒸馏训练时，两个Student模型是否需要加载预训练模型？
2. Teacher模型只加载配置中给的预训练模型就行吗？

下面结合你的配置内容详细解答：

---

1. Student 模型是否需要加载预训练模型？

在你的 ch_PP-OCRv4_det_cml.yml 配置里，Student 和 Student2 的 Backbone 预训练策略如下：

Student:
  Backbone:
    name: PPLCNetV3
    scale: 0.75
    pretrained: false

Student2:
  Backbone:
    name: PPLCNetV3
    scale: 0.75
    pretrained: true

• Student 的 Backbone 预训练参数是 pretrained: false，即不加载预训练权重。
• Student2 的 Backbone 预训练参数是 pretrained: true，即会加载默认路径的 PPLCNetV3 预训练权重。

而且 Student2 外部还有一行

Student2:
  pretrained: null

这意思是整个 Student2 不加载外部预训练参数文件（如大模型 .pdparams），只会照常去加载 backbone 的权重。

结论

• 是否需要加载预训练模型，取决于你的实际需求和效果。
• 从配置设计上，推荐至少有一个Student加载预训练模型（通常是ImageNet上的），能帮助模型更快收敛、提升下游任务效果。
  • 通用做法就是一个不带预训练（Student），一个带预训练（Student2）。
• 如果你两个 Student 都设为 pretrained: false，也是可以的，但网络学习速度变慢，蒸馏效果下降。
• 如果你希望提高 Student 的初始能力，建议把 Student 里的

  pretrained: true

  这样和 Student2 一样，都加载 PPLCNetV3 预训练权重，更利于特定场景的小样本收敛。

---

2. Teacher 模型加载哪个预训练模型？

你的配置如下：

Teacher:
  pretrained: https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv4/chinese/ch_PP-OCRv4_det_cml_teacher_pretrained/teacher.pdparams
  freeze_params: true

Teacher 只需要加载你在配置里指定的预训练模型即可，不需要自己再写别的下载或加载代码。

• freeze_params: true 表示 Teacher 训练过程中参数完全冻结；
• 只要上述权重文件和链接没有问题，就满足蒸馏要求。

---

小结与建议

• Teacher： 只需要加载配置中给的预训练模型即可，配置已正确。
• Student/Student2：
  • 至少一个建议使用 pretrained: true，提升模型初始能力。两个都加也可以。
  • 如果你项目偏好从头开始训练、或者数据充足，也可以全设为 pretrained: false，效果可能不如用预训练。

相关 issue 参考

上述策略也符合 PaddleOCR 官方项目中类似的配置惯例（详见 OCRv4_det_cml 检测指标较低 #14149 等），一般都是Teacher加载官方给定预训练模型，Student根据需求选择。

---

回答总结：

两个Student模型可根据需求加载预训练模型，推荐至少有一个加载（提升效果）；Teacher模型只需要加载配置中指定的预训练权重即可。

如需自定义指定的预训练权重路径，可在Backbone里用 pretrained: {本地路径或URL}，或直接用PaddleOCR release里给的权重。

如果还有相关的训练参数和蒸馏效果问题，可参考 相关 issue 14149。

---

Response generated by 🤖 feifei-bot | gpt-4.1

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