使用ultralytics库微调 YOLO World 保持 Zero-Shot 能力
在训练 YOLO World 模型时，如果希望在特定数据集（如火灾数据集）上进行微调，同时保留模型的 Zero-Shot 能力，可以参考以下几点方法。Zero-Shot 能力指的是模型在未见过的类别上仍具备一定的推理能力，但在特定数据集上的微调有时会导致模型过度专注于新任务，从而丧失这种能力。
如何微调 YOLO World 保持 Zero-Shot 能力
- 保持数据集平衡（Balanced Dataset）：
问题：当你只用特定的定制数据集（如火灾数据集）进行训练时，模型可能会逐渐丧失其泛化能力，变得只擅长特定任务。
解决方法：在你的定制数据集中，增加与原来 Zero-Shot 类别相关的图像。这有助于模型保持对广泛类别的识别能力。例如，可以将 YOLO World 训练过的 GQA 数据集与火灾数据集合并，使模型在学习特定任务时仍能保持泛化能力。
- 限制训练周期（Limited Epochs）：
问题：过多的训练周期会导致模型过拟合在特定的数据集上，导致泛化能力下降。
解决方法：减少训练周期，以避免模型过度拟合。比如，10 个 epoch 是一个不错的起点。长时间训练可能会让模型专注于新任务，从而削弱 Zero-Shot 的能力。
- 调整学习率（Learning Rate）：
问题：如果学习率太大，模型权重调整幅度过大，容易导致模型丧失之前学到的泛化能力。
解决方法：使用更小的学习率，例如 0.001 或 0.0005，以细微调整模型权重而非大幅修改。你可以尝试在 100 个 epoch 内使用较小的初始学习率，同时通过学习率调度器逐渐减小学习率。
- 添加自定义头（Custom Head）：
问题：在某些特定任务中，完全微调整个模型可能导致模型的 Zero-Shot 能力下降。
解决方法：可以考虑只为你的定制数据集添加一个自定义头（Custom Head），而保持模型的主干不变。这意味着模型的底层特征提取能力依然保持其原有的 Zero-Shot 能力，而新增的任务会通过自定义头进行学习。
- 示例代码
下面是微调 YOLO World 模型的示例代码，包含了较少的训练 epoch、较小的学习率
from ultralytics.data import YOLOConcatDataset, build_grounding, build_yolo_dataset
from ultralytics.data.utils import check_det_dataset
from ultralytics.models.yolo.world import WorldTrainer
from ultralytics.utils import DEFAULT_CFG
from ultralytics.utils.torch_utils import de_parallel# 配置训练参数
yaml_path = '/path/to/your/dataset.yaml'
args = dict(model='yolov8x-worldv2.pt', data=yaml_path, epochs=10, # 从 10 个 epoch 开始，可以根据需求调整batch=4, # 批次大小imgsz=640, # 输入图像尺寸lr0=0.001, # 固定较小的初始学习率optimizer='SGD', # 使用 SGD 优化器weight_decay=0.0005, # 权重衰减momentum=0.932, # 动量参数hsv_h=0.015, # 颜色抖动范围hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, mosaic=1.0, # 启用 mosaic 数据增强augment=True, # 启用数据增强save_period=1, # 每个 epoch 保存一次模型patience=5, # 提前终止策略device=0, # 指定训练设备val=True, # 启用验证plots=True, # 绘制图像workers=0 # 数据加载进程
)trainer = WorldTrainer(overrides=args)# 开始训练
results = trainer.train()
- 总结
微调 YOLO World 模型以保留 Zero-Shot 能力需要从数据集平衡、训练周期、学习率以及模型架构等多个角度入手。通过合并数据集、减少训练周期以及使用较小的学习率，你可以在特定任务上获得更好的性能，同时保持模型在未见类别上的推理能力。
如果你有进一步的问题或在实验过程中遇到困难，欢迎继续讨论！