SegFormer项目教程：自定义运行时配置详解

SegFormer项目教程：自定义运行时配置详解

SegFormer Official PyTorch implementation of SegFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SegFormer

前言

在深度学习模型训练过程中，优化器选择、学习率调度以及训练流程控制等运行时配置对模型性能有着至关重要的影响。本文将深入讲解如何在SegFormer项目中自定义这些运行时配置，帮助开发者根据实际需求灵活调整训练策略。

优化器配置详解

使用PyTorch内置优化器

SegFormer支持所有PyTorch原生优化器，只需简单修改配置文件中的optimizer字段即可。例如，要使用Adam优化器：

optimizer = dict(type='Adam', lr=0.0003, weight_decay=0.0001)

关键参数说明：

• type：优化器类型（SGD/Adam/AdamW等）
• lr：基础学习率
• weight_decay：权重衰减系数

实现自定义优化器

1. 创建优化器类

在mmseg/core/optimizer目录下创建新文件（如my_optimizer.py），实现自定义优化器：

from .registry import OPTIMIZERS
from torch.optim import Optimizer

@OPTIMIZERS.register_module()
class MyOptimizer(Optimizer):
    def __init__(self, params, a, b, c, **kwargs):
        # 实现优化器逻辑
        super().__init__(params, defaults)

2. 注册优化器

有两种方式将优化器加入注册表：

方法一：修改mmseg/core/optimizer/__init__.py

from .my_optimizer import MyOptimizer

方法二：在配置文件中使用custom_imports

custom_imports = dict(
    imports=['mmseg.core.optimizer.my_optimizer'],
    allow_failed_imports=False
)

3. 在配置中使用

optimizer = dict(type='MyOptimizer', a=0.1, b=0.2, c=0.3)

高级优化技巧

梯度裁剪

对于训练不稳定的模型，可以添加梯度裁剪：

optimizer_config = dict(
    grad_clip=dict(max_norm=35, norm_type=2)

动态动量调整

配合学习率调度器使用动量调度器可以加速收敛：

lr_config = dict(
    policy='cyclic',
    target_ratio=(10, 1e-4),
    cyclic_times=1
)
momentum_config = dict(
    policy='cyclic',
    target_ratio=(0.85/0.95, 1)
)

学习率调度策略

SegFormer默认使用多项式衰减策略（PolyLrUpdaterHook），但也支持多种调度策略：

阶梯式下降

lr_config = dict(
    policy='step',
    step=[9, 10]  # 在第9和第10个epoch降低学习率
)

余弦退火

lr_config = dict(
    policy='CosineAnnealing',
    warmup='linear',  # 线性预热
    warmup_iters=1000,
    warmup_ratio=1.0/10,
    min_lr_ratio=1e-5
)

训练流程控制

基础工作流

默认配置仅包含训练阶段：

workflow = [('train', 1)]  # 连续训练1个epoch

添加验证阶段

workflow = [('train', 1), ('val', 1)]  # 交替进行1个epoch训练和1个epoch验证

注意要点：

1. 验证阶段不会更新模型参数
2. 总epoch数仅计算训练epoch
3. EvalHook的行为不受验证工作流影响

钩子(Hook)机制详解

使用预定义钩子

MMCV提供了丰富的内置钩子，可直接在配置中使用：

custom_hooks = [
    dict(type='MyHook', param1=value1, priority='NORMAL')
]

核心运行时钩子

模型检查点

checkpoint_config = dict(
    interval=1,        # 保存间隔(epoch)
    max_keep_ckpts=3,  # 最大保存数量
    save_optimizer=False  # 是否保存优化器状态
)

日志记录

log_config = dict(
    interval=50,  # 日志记录间隔(iteration)
    hooks=[
        dict(type='TextLoggerHook'),
        dict(type='TensorboardLoggerHook')
    ]
)

评估配置

evaluation = dict(
    interval=1,      # 评估间隔(epoch)
    metric='mIoU',   # 评估指标
    save_best='auto' # 自动保存最佳模型
)

结语

通过灵活配置优化器、学习率策略和训练流程，开发者可以针对不同场景优化SegFormer模型的训练效果。本文详细介绍了各项配置的技术细节和实现方法，建议读者在实际项目中根据具体需求选择合适的配置组合。对于更复杂的训练场景，还可以结合自定义钩子实现更精细化的训练控制。

SegFormer Official PyTorch implementation of SegFormer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/se/SegFormer