TransCG项目跨域训练配置与深度补全实践指南

TransCG项目跨域训练配置与深度补全实践指南

TransCG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransCG

跨域训练的核心挑战

在计算机视觉领域，跨域训练一直是一个具有挑战性的课题。TransCG项目作为一个先进的深度补全框架，在跨域应用时（如在TransCG数据集上训练，在Clear-Real数据集上测试）常常会遇到性能下降的问题，表现为RMSE和MAE指标显著升高。这种现象主要源于不同数据集之间的域差异，包括但不限于：

1. 数据采集环境差异（光照条件、背景复杂度等）
2. 传感器特性差异（深度相机型号、分辨率等）
3. 标注标准差异（深度值范围、噪声水平等）

优化配置方案

针对跨域训练场景，TransCG项目推荐采用以下配置优化策略：

1. 学习率调整：相比同域训练，跨域场景下建议降低学习率30-50%，典型值可设置在0.0001-0.0003范围内
2. 训练周期控制：减少训练epoch数量，防止模型在源域上过拟合，一般控制在50-80个epoch
3. 输入分辨率：优先采用320×240的输入尺寸配置，平衡计算效率和特征提取能力
4. 数据增强：增强随机性，包括颜色抖动、随机裁剪等，提高模型泛化能力

深度补全的特殊处理

当使用ClearGrasp方法对TransCG数据进行补全时，需要注意几个技术要点：

1. 输入数据适配：TransCG提供了mask和surface normals数据，可直接用于ClearGrasp训练
2. 边界处理：由于真实数据难以手工标注边界，建议直接使用ClearGrasp发布的预训练checkpoint
3. 相机参数校准：跨域应用时必须确保测试集的相机参数与训练配置一致，特别是内参矩阵

实践建议

1. 渐进式调参：先在小批量数据上验证配置有效性，再扩展到完整训练集
2. 监控指标：除了RMSE和MAE，建议增加可视化检查，观察深度预测的连续性
3. 混合训练：条件允许时，可尝试在目标域少量数据上进行微调
4. 归一化处理：确保不同数据集的深度值范围一致

通过以上策略，开发者可以显著改善TransCG在跨域场景下的性能表现，使模型更好地适应不同采集环境下的深度补全任务。

TransCG 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransCG