在BiRefNet项目中训练自定义数据集的技术指南

在BiRefNet项目中训练自定义数据集的技术指南

【免费下载链接】BiRefNet [arXiv'24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiRefNet

背景介绍

BiRefNet是一个基于深度学习的图像处理项目，主要用于图像分割任务。许多开发者希望使用自己的数据集来训练模型以获得更好的特定场景效果。本文将详细介绍如何在BiRefNet项目中准备和训练自定义数据集。

数据集准备要点

1. 文件结构要求：

   • 不需要COCO JSON格式的标注文件
   • 需要准备两个关键文件夹：im（存放原始图像）和gt（存放对应的Ground Truth分割图）
   • 建议采用层级结构：任务名称/数据集名称/im和任务名称/数据集名称/gt

2. 数据组织示例：

   自定义任务名称/
   ├── 训练数据集名称/
   │   ├── im/          # 存放训练图像
   │   └── gt/          # 存放对应的标注图
   └── 验证数据集名称/
       ├── im/          # 存放验证图像
       └── gt/          # 存放对应的标注图
   

训练配置调整

1. 代码适配：

   • 需要全局搜索并替换项目中原有的数据集名称（如DIS5K）为你的自定义名称
   • 修改数据集组合配置，将原有的数据集组合表达式替换为你自己的数据集组合

2. 训练脚本选择：

   • 使用train.sh进行纯训练
   • 使用train_test.sh如果已经设置了验证集并希望在训练过程中进行验证

技术细节说明

1. Ground Truth图要求：

   • 通常应为二值图（0和255）或概率图（0-1）
   • 需要确保与原始图像尺寸一致
   • 文件名应与原始图像一一对应

2. 训练参数调整建议：

   • 根据数据集大小适当调整batch size
   • 学习率可能需要针对小数据集进行调优
   • 数据增强策略可根据具体任务调整

常见问题解决方案

1. 路径错误：

   • 检查所有路径是否使用正斜杠(/)
   • 确保路径中无中文或特殊字符

2. 内存不足：

   • 减小batch size
   • 使用图像缩放或裁剪

3. 训练不收敛：

   • 检查标注数据质量
   • 尝试降低学习率
   • 增加训练轮次

总结

在BiRefNet项目中使用自定义数据集进行训练需要特别注意数据组织结构和配置文件的修改。通过合理的数据准备和参数调整，可以有效地将模型适配到特定领域的任务中。对于小规模数据集（如1k图像），建议采用适当的数据增强策略以提高模型泛化能力。

【免费下载链接】BiRefNet [arXiv'24] Bilateral Reference for High-Resolution Dichotomous Image Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bi/BiRefNet