摘要：在当今的人工智能世界里，计算机视觉 (CV) 已变得触手可及。如今通过新一代AI开发平台已变得触手可及。然而，许多平台为了追求易用性，往往牺牲了开发者对模型架构的深度控制权——而这正是构建高性能CV模型的关键。本文将探讨为什么平台会限制微调？微调实际上意味着什
【导读】
在当今的人工智能世界里，计算机视觉 (CV) 已变得触手可及。如今通过新一代AI开发平台已变得触手可及。然而，许多平台为了追求易用性，往往牺牲了开发者对模型架构的深度控制权——而这正是构建高性能CV模型的关键。本文将探讨为什么平台会限制微调？微调实际上意味着什么？为什么调整主干层对于构建强大的模型至关重要？>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦~
计算机视觉中的微调是什么？
当我们使用像 YOLOv5 或 YOLOv8 这样的预训练模型时，它们会预先从大型数据集（例如 COCO）中学习到一些通用知识。微调是指对这些知识进行微调，使模型在您自己的数据集上表现得更好。
微调的常用方法有两种：
仅训练头部（head）：模型保留原始层，只需为自定义任务训练最后几层（称为“头部”）以适配你的任务。训练整个模型（包括主干backbone）：重新训练深层结构，增强模型对新数据的理解能力。什么是主干层和头层？
在 CV 模型中，一般分为三个部分：
主干（Backbone）：就像引擎，负责从图像中提取特征（颜色、纹理、形状等）。颈部（Neck）：中间处理层，整合和增强多尺度特征。头部（Head）：最终输出结果，如类别、位置、置信度等。假设你正在训练一个模型来检测树上的芒果——主干网络学习颜色和形状，而头部则判断它是否是芒果。
为什么大多数平台会限制微调？
为了简化使用流程，许多平台（包括Ultralytics等）默认会限制模型微调。这意味着：
操作更简单配置文件更轻量训练更快，资源消耗更低但为了这种简单性，他们做出了一些权衡：
灵活性较差：它们不容易暴露深层进行训练。过度拟合的风险：如果用户进行过多微调，模型在未知数据上的表现可能会更差。计算成本：训练完整模型（尤其是主干模型）对 GPU 的要求很高，而且耗时更长。因此，为了保持简单和适合初学者，这些平台默认仅对头部进行微调。
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为什么必须微调主干以获得更强大的模型
如果您的数据集与原始数据集（如 COCO）有很大差异，那么仅训练头部是不够的。
预训练模型学的是街道车辆你要检测的是水下鱼类鱼类的颜色、形状、背景和纹理都与街景大不相同。此时，不解冻主干层、只是训练头部的话，模型很难学到真正有用的特征。
所以更强大的微调策略通常包括：
解冻主干层（允许它们训练）调整降低学习率（慢慢训练更深的层）可能会更改或添加新层这使您的模型更强大、更准确，特别是对于小众或复杂的数据集。
如何在实践中真正微调骨干
在像 Coovally 这样允许 SSH 自由调试的平台上，你可以完全控制模型训练过程，比如在 PyTorch 中：
设置优化器时：
你可以自由地选择训练策略，尝试不同的超参数、结构调整等，真正发挥你对模型的理解和创造力。
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结论
计算机视觉并不只是“即插即用”，真正的性能提升来自于对模型的深入理解和精细打磨。
借助 Coovally 平台即将上线的 SSH 功能，你可以摆脱传统平台的限制，深入模型内部，按需微调主干、解构架构、甚至自定义训练逻辑。
如果你真的想训练一个强大、专业且适配性强的视觉模型，别满足于默认设置，开始动手探索吧！
来源：小码科普君