MMAction2视频理解模型微调实战指南

MMAction2视频理解模型微调实战指南

mmaction2 OpenMMLab's Next Generation Video Understanding Toolbox and Benchmark 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmaction2

前言

在计算机视觉领域，视频理解是一个重要且具有挑战性的任务。MMAction2作为强大的视频理解工具箱，提供了丰富的预训练模型和灵活的配置系统。本文将详细介绍如何在MMAction2框架下对预训练模型进行微调，使其适应新的视频分类任务。

微调的基本概念

微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上，针对特定任务进行二次训练的过程。这种方法相比从头训练具有以下优势：

1. 可以利用预训练模型学习到的通用特征
2. 需要更少的训练数据和计算资源
3. 通常能获得更好的性能

微调前的准备工作

在开始微调前，我们需要做好以下准备工作：

1. 数据集准备：确保新数据集已按MMAction2要求的格式组织好
2. 环境配置：安装好MMAction2及其依赖项
3. 预训练模型：选择合适的预训练模型作为基础

微调步骤详解

1. 选择基础配置文件

MMAction2采用模块化的配置系统，我们可以基于现有配置文件进行修改。以TSN模型在Kinetics-400上的配置文件为例：

_base_ = [
    '../../_base_/models/tsn_r50.py', 
    '../../_base_/schedules/sgd_100e.py',
    '../../_base_/default_runtime.py'
]

2. 修改模型头部

由于新数据集的类别数通常不同，我们需要调整分类头的输出维度：

model = dict(
    cls_head=dict(
        type='TSNHead',
        num_classes=101  # UCF101数据集有101个类别
    ))

3. 配置数据集

根据新数据集的特点修改数据路径和标注文件：

dataset_type = 'VideoDataset'
data_root = 'data/ucf101/videos_train/'
data_root_val = 'data/ucf101/videos_val/'
ann_file_train = 'data/ucf101/ucf101_train_list.txt'
ann_file_val = 'data/ucf101/ucf101_val_list.txt'

4. 调整训练策略

微调通常需要更保守的训练策略：

train_cfg = dict(
    type='EpochBasedTrainLoop',
    max_epochs=50,  # 减少训练轮次
    val_begin=1,
    val_interval=1)

param_scheduler = [
    dict(
        type='MultiStepLR',
        begin=0,
        end=50,
        by_epoch=True,
        milestones=[20, 40],  # 调整学习率衰减点
        gamma=0.1)
]

optim_wrapper = dict(
    optimizer=dict(
        type='SGD',
        lr=0.005,  # 降低学习率
        momentum=0.9,
        weight_decay=0.0001))

5. 加载预训练权重

指定预训练模型的路径：

load_from = 'path/to/pretrained_model.pth'

完整配置文件示例

以下是针对UCF101数据集微调TSN模型的完整配置：

_base_ = [
    'tsn_imagenet-pretrained-r50_8xb32-1x1x3-100e_kinetics400-rgb.py'
]

# 模型设置
model = dict(
    cls_head=dict(
        type='TSNHead',
        num_classes=101))

# 数据集设置
dataset_type = 'VideoDataset'
data_root = 'data/ucf101/videos_train/'
data_root_val = 'data/ucf101/videos_val/'
ann_file_train = 'data/ucf101/ucf101_train_list.txt'
ann_file_val = 'data/ucf101/ucf101_val_list.txt'

# 训练策略调整
train_cfg = dict(max_epochs=50)
param_scheduler = [
    dict(end=50, milestones=[20, 40])
]
optim_wrapper = dict(optimizer=dict(lr=0.005))

# 预训练模型
load_from = 'path/to/pretrained_model.pth'

启动训练

完成配置后，使用以下命令启动训练：

python tools/train.py configs/recognition/tsn/tsn_ucf101.py \
    --seed=0 --deterministic

微调技巧与建议

1. 学习率策略：初始学习率通常设置为原始训练时的1/10到1/100
2. 数据增强：根据新数据集的特点调整数据增强策略
3. 模型解冻：可以逐步解冻更多层进行微调
4. 早停机制：监控验证集性能，防止过拟合

常见问题解答

Q: 微调时应该冻结哪些层？ A: 通常建议冻结底层特征提取器，只训练分类头，然后逐步解冻更多层。

Q: 如何选择合适的基础模型？ A: 选择与目标任务相似的大规模数据集上预训练的模型，如Kinetics-400适用于一般动作识别。

Q: 微调需要多少数据？ A: 通常每个类别需要50-100个样本即可获得不错的效果。

通过本文的指导，您应该能够在MMAction2框架下成功地对视频理解模型进行微调。记住，微调是一个需要反复实验的过程，不同的参数组合可能会带来不同的效果。祝您在视频理解任务中取得好成绩！

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