mmrotate调用gwd算法训练

<think>嗯，用户想在MMRotate中使用GWD算法训练模型，我需要详细解释配置步骤。首先，GWD算法是基于高斯Wasserstein距离的旋转目标检测方法，属于MMRotate的一部分。用户需要示例代码和配置，我得先确认MMRotate的版本是否支持GWD，可能需要更新到最新版。 接下来，配置文件的路径应该是configs/rotated_faster_rcnn下的某个文件。可能需要修改模型中的bbox_head部分，替换成GWD的损失函数。记得在配置中指定loss_type为'gwd'，并调整tau和loss_weight参数。 然后，数据集的配置需要正确指向用户的dataset，比如DOTA，修改data_root和ann_file路径。训练参数部分，优化器的学习率和epoch数要根据具体情况调整。 用户可能不太清楚如何启动训练，所以需要给出命令行示例，使用tools/train.py脚本指定配置文件和工作目录。另外，可能需要安装必要的依赖，比如MMCV和MMDetection的兼容版本。 还需要提到调参注意事项，比如tau参数对回归效果的影响，以及可能结合其他优化策略如数据增强。最后，引用MMRotate的文档和相关论文，确保用户能进一步查阅资料。检查是否遗漏了步骤，比如环境安装或依赖问题，确保用户能顺利运行示例代码。</think>在MMRotate中使用GWD（Gaussian Wasserstein Distance）算法需要修改模型配置文件。以下是具体配置步骤示例： ### 1. 配置文件示例（以Rotated Faster R-CNN为例） ```python # configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_gwd_1x_dota.py # 模型配置 model = dict( type='RotatedFasterRCNN', backbone=dict(...), neck=dict(...), rpn_head=dict(...), roi_head=dict( type='RotatedStandardRoIHead', bbox_head=dict( type='RotatedShared2FCBBoxHead', reg_predictor_cfg=dict(type='DWConv'), loss_bbox_type='gwd', # 关键参数设置 loss_bbox=dict( type='GDLoss', loss_type='gwd', tau=1.0, # 温度系数 loss_weight=10.0, # 损失权重系数 fun='sqrt'))) # 距离变换函数 ) ``` ### 2. 数据集配置 ```python data = dict( samples_per_gpu=2, workers_per_gpu=2, train=dict( type='DOTADataset', ann_file='data/dota/trainval/annfiles/', img_prefix='data/dota/trainval/images/'), val=dict(...), test=dict(...)) ``` ### 3. 训练参数配置 ```python optimizer = dict(type='SGD', lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0001) optimizer_config = dict(grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)) lr_config = dict(policy='step', warmup='linear', warmup_iters=500, step=[8, 11]) runner = dict(type='EpochBasedRunner', max_epochs=12) ``` ### 4. 启动训练命令 ```bash python tools/train.py configs/rotated_faster_rcnn/rotated_faster_rcnn_r50_fpn_gwd_1x_dota.py --work-dir work_dirs/gwd_exp ``` ### 关键参数说明： 1. `loss_bbox_type='gwd'`：指定使用GWD损失函数 2. `tau=1.0`：控制分布离散度的温度系数，值越小对边界框回归要求越严格 3. `fun='sqrt'`：距离变换函数，可选'log'/'sqrt'/'none' ### 注意事项： - 需要安装最新版MMRotate（≥0.3.1） - GWD通常与KLD损失配合使用，可修改`loss_bbox`为组合损失： ```python loss_bbox=dict( type='CombinedLoss', configs=[dict(type='GDLoss',...), dict(type='KDLoss',...)], ratios=[0.5, 0.5]) ``` - 建议使用Adam优化器时设置较小的初始学习率（如0.0001） ### 推荐阅读： - 高斯Wasserstein距离的数学推导：$$ D_{gwd} = \ln(\frac{\text{tr}(\Sigma_1 + \Sigma_2)}{2}) + \frac{1}{2}\mu^T(\Sigma_1 + \Sigma_2)^{-1}\mu $$ [^1] - MMRotate官方文档中的角度表示方法说明（oc参数设置）[^2]