_BASE_: [ '../datasets/coco_detection.yml', '../runtime.yml', '_base_/picodet_v2.yml', '_base_/optimizer_300e.yml', '_base_/picodet_320_reader.yml', ] weights: output/picodet_m_320_coco/best_model find_unused_parameters: True use_ema: true epoch: 800 snapshot_epoch: 20 TrainReader: batch_size: 96 LearningRate: base_lr: 0.3 schedulers: - name: CosineDecay max_epochs: 400 - name: LinearWarmup start_factor: 0.1 steps: 400 训练数据集，共有 2416张，包含10种类别，给我推荐个参数

<think>好的，我需要帮助用户调整PP-PicoDet模型在自定义数据集上的超参数。用户的数据集有2416张图片，10个类别，他们想优化batch size、学习率、warmup策略和epoch数量。首先，我应该回忆一下PP-PicoDet的特点，比如轻量化和高效训练。接下来，考虑小数据集训练时的常见策略，比如降低batch size以防止过拟合，但也要保持足够大的以稳定训练。可能用户的数据集较小，所以batch size在16-32之间比较合适。 然后是学习率，通常小数据集需要较小的学习率，但还要看预训练模型的情况。如果使用预训练权重，可能初始学习率可以低一些，比如0.001到0.0005。不过PP-PicoDet官方可能有推荐的学习率，需要参考他们的文档或论文。用户提到的引用[2]是关于PP-PicoDet的，但具体参数可能需要进一步查找。 Warmup策略对于避免初期的不稳定很重要，特别是小batch size时。通常warmup epoch在3-5个，用户的数据集较小，可能3个epoch就足够了。epoch数量方面，小数据集容易过拟合，所以可能需要更多的epoch配合早停，但也要看数据增强的情况。如果数据增强做得好，可以训练更多epoch，比如100-150，同时监控验证集损失。 另外，类别不平衡可能需要调整损失函数的权重，但用户没有提到这个问题。可能需要建议他们检查数据分布。优化器方面，PP-PicoDet可能使用SGD或AdamW，学习率衰减策略如CosineAnnealing或step decay也需要考虑。 最后，结合引用中的信息，比如引用[3]提到的改进损失函数和检测头，可能可以建议用户考虑这些改进以提升性能，但用户目前的问题主要是超参数调整。需要确保建议符合PP-PicoDet的最佳实践，同时适应小数据集的情况。</think>针对PP-PicoDet模型在2416张图片/10类别的自定义数据集上的超参数调整建议，基于其轻量化架构特点和小数据集训练需求，具体建议如下： $$ \text{基础公式}: lr_{current} = lr_{base} \times \frac{batch\_size}{default\_batch} \times \sqrt{\frac{classes}{80}} $$ 一、核心参数调整策略 1. **Batch Size配置**： - 建议范围$16 \leq batch\_size \leq 32$ - 内存受限时可启用梯度累积策略，通过`accumulate_steps=2`实现等效32的batch效果[^2] 2. **学习率优化**： - 初始学习率设为$1e^{-3} \sim 3e^{-4}$ - 使用线性缩放规则：当batch_size减少到默认1/4时，学习率应缩放$\sqrt{0.25}=0.5$倍 - 示例配置： ```yaml learning_rate: base_lr: 0.0012 schedulers: - type: Cosine start_epoch: 5 end_epoch: 150 ``` 3. **Warmup策略**： ```python warmup_epoch = max(3, int(total_epoch * 0.03)) # 建议3-5个epoch warmup_steps = warmup_epoch * iterations_per_epoch ``` 二、Epoch设置与正则化 1. 总训练epoch建议$120 \leq epochs \leq 150$，配合早停机制（patience=15） 2. 数据增强强化： ```yaml data_aug: Mixup: {alpha: 1.5, beta: 1.5} Cutmix: {alpha: 1.5, beta: 1.5} GridMask: {ratio: 0.6, angle: 0} ``` 三、类别适应调整 1. 锚框尺寸重设： $$ new\_anchor\_size = base\_size \times \sqrt{\frac{avg\_area_{custom}}{avg\_area_{coco}}} $$ 2. 分类头偏置初始化： ```python bias_init = -np.log((1 - prior_prob) / prior_prob) # prior_prob建议0.02-0.05 ``` 四、实践验证方法 1. 分阶段调参验证： ```mermaid graph TD A[16 batch试运行] --> B[验证loss收敛] B -->|正常| C[32 batch全量训练] B -->|震荡| D[降低至24 batch] ``` 2. 推荐监控指标： - 每epoch验证[email protected]:0.95 - 分类/回归loss比值应保持在$1:2 \sim 1:3$[^3] 建议配合使用PaddlePaddle的VisualDL工具实时监控训练过程，当验证集mAP连续10个epoch波动小于0.3%时，可提前终止训练。实际部署时可参考论文《Multi-view Aggregation Network for Dichotomous Image Segmentation》中的多尺度特征融合策略[^1]，提升小目标检测性能。