MindYOLO项目中YOLOv5训练时出现Loss为NaN问题的分析与解决

MindYOLO项目中YOLOv5训练时出现Loss为NaN问题的分析与解决

问题描述

在MindYOLO项目中使用YOLOv5模型训练时，部分开发者遇到了训练过程中Loss值变为NaN的情况。这个问题在使用COCO 2017数据集和VisDrone数据集时都可能出现，特别是在开启混合精度训练的情况下。

问题分析

通过调试发现，问题主要出现在YOLOv5的损失函数计算过程中。具体来说，在计算目标检测损失时，用于筛选正样本的tmask变量出现了全零的情况。当tmask全零时，后续计算中会出现除以零的操作，这会导致数值不稳定，最终产生NaN值。

在混合精度训练(O1或O2级别)下，这个问题更容易出现，因为：

1. 某些中间计算结果使用FP16精度，数值范围较小
2. 梯度计算过程中更容易出现数值溢出
3. 小数值的累加可能导致精度丢失

解决方案

针对这个问题，我们推荐以下几种解决方案：

1. 关闭混合精度训练
   在配置文件中将ms_amp_level设置为O0，使用全FP32精度进行训练。虽然这会增加显存占用和降低训练速度，但能保证数值稳定性。

2. 调整混合精度级别
   尝试使用O1级别的混合精度，同时确保损失计算部分使用FP32精度。MindYOLO默认配置已经将损失函数部分设置为FP32计算。

3. 检查数据预处理
   确保训练数据中每个batch都包含有效的标注目标，避免出现完全没有目标的训练样本。

4. 添加数值稳定措施
   在损失计算中加入小的epsilon值防止除以零，例如：

   loss = loss / (tmask.sum() + 1e-16)
   

实施建议

对于大多数用户，我们建议首先尝试方案1，即关闭混合精度训练。这是最直接有效的解决方案。如果训练资源充足，可以保持这种配置。

对于追求训练效率的用户，可以在确保数据质量的前提下尝试方案2，配合方案4的数值稳定措施。这需要在训练过程中密切监控Loss曲线，确保不会再次出现NaN值。

总结

YOLOv5训练中出现Loss为NaN的问题通常与数值稳定性有关，特别是在使用混合精度训练时。通过调整训练精度配置或增加数值稳定措施，可以有效解决这个问题。MindYOLO项目团队将持续优化训练过程的稳定性，为用户提供更好的使用体验。