Нужно ли обучать YOLO с нуля? Практические выводы

Для меня машинное обучение - это прежде всего экспериментальная наука. Выигрывает не тот, кто придумал самую сложную архитектуру, а тот, кто быстрее проходит итерации (анализирует кривые потерь, меняет гипотезы и снова запускает обучение).

И именно в этой постоянной гонке я всё чаще задаю себе один и тот же вопрос, а нужно ли вообще обучать модель с нуля?

Когда я говорю «обучать с нуля», я имею в виду именно пустые веса. Не fine-tuning и не до обучение, а старт с нулевой инициализацией (PyTorch-модель без пред обученных параметров или YOLO с отключёнными pretrained-весами).

Каждый раз перед началом обучения я задаю себе два простых вопроса: зачем я собираюсь тренировать модель и какая архитектура мне действительно нужна? Если ответы на эти вопросы расплывчатые, есть большой риск просто потратить ресурсы и время, а в итоге получить модель хуже готовых решений. Если же после этих вопросов сама цель становится ясной и обоснованной, тогда стоит двигаться дальше.

Экосистема готовых решений

Open-source сообщество уже проделало половину работы за нас, оно выпустило готовые модели, проверенные временем, и иногда грех не воспользоваться их наработками. Пример сравнения различных версий YOLO в статье.

В компьютерном зрении есть десятки реализаций YOLO:

• YOLOv8-12 - самые популярные, с огромным комьюнити;

• YOLO-NAS - от Deci AI, оптимизирован для edge-устройства;

• PP-YOLO - от PaddlePaddle, хорош для китайских датасетов;

• RT-DETR - гибрид YOLO и трансформеров.

У большинства есть открытые веса, документация и активные сообщества. Часто бывает проще взять одну из них и до обучить на своих данных, чем строить свою архитектуру с нуля.

Хотите обучить свою модель с нуля?

Аналогия

Почему бы и нет. Только сначала стоит разобраться, а точно ли это необходимо?

Есть вполне конкретные сценарии, где обучение с нуля действительно оправдано:

• уникальные требования продакшена (дроны, edge-устройства, жёсткие ограничения по памяти, специфичное железо);

• безопасность и контроль данных (нельзя выносить датасет, нужна полная приватность и интерпретируемость);

• научные исследования и публикации (вы закрываете пробел в экосистеме или проверяете гипотезу).

Во всех остальных случаях до обучение более чем достаточно. Пример на Ultralytics YOLOv8. Самый простой и рабочий вариант - это взять готовую модель и до обучить её на своих данных:

from ultralytics import YOLO # Загружаем базовую модель model = YOLO("yolov8m.pt") # Процесс обучения model.train( data="data.yaml", # путь к конфигу датасета epochs=50, # количество эпох imgsz=640, # размер входного изображения batch=16, # размер батча device=0, # GPU ID project="runs/detect", # куда сохранять результаты name="my_model" )

А для проверки обученной модели на новых изображениях хватит пары строк:

results = model("test_image.jpg", conf=0.4) results[0].show() # визуализация results[0].save("output.jpg") # сохранить результат

Для большинства задач этого более чем достаточно.

Плохие причины для обучения с нуля

Есть мотивации, которые на практике оказываются самообманом. Например: «у меня простаивает GPU», «все так делают», «я хочу обучить самую лучшую модель».

Лучшие результаты часто достигаются не за счёт радикальных шагов, а за счёт аккуратной до настройки проверенных решений. Единственный случай, когда я считаю оправданным учить с нуля - это желание получить опыт и разобраться во всех подводных камнях обучения как учебной задачи.

Перед началом обучения

Допустим, вы всё же решились учить модель с нуля и тогда предстоит подумать о базовых вещах. Во-первых, какую архитектуру вы выберете и как она впишется в вашу задачу. Во-вторых, какой оптимизатор и какие параметры обучения (learning rate) вы будете применять. В-третьих, откуда брать данные и как их готовить. Пример работы с данными в статье. Эти решения непростые. Обычно я сначала тестирую готовые решения и запускаю тренировку в auto-режиме и смотрю, каких метрик достигает базовая модель. Если после первых прогонов окажется, что готовое решение не достигает нужных метрик, тогда стоит задуматься о собственной архитектуре или других изменениях.

Несмотря на естественное желание «пощупать» архитектуру, наибольший прирост качества обычно даёт именно работа с данными. Я не раз убеждался, что ключевое влияние оказывают «чистота» датасета, правильная разметка и разнообразие примеров. Если почистить выбросы, исправить ошибки разметки, добавить дефицитные примеры, то результаты начинают расти даже без каких-либо архитектурных фокусов. Сравнение различных программных продуктов для разметки в статье.

Главные качества хороших экспериментов

Со временем я выработал несколько простых правил экспериментов. Во-первых, тестировать каждое изменение отдельно и менять один параметр за раз. Во-вторых, поддерживать строгое разделение на обучающую, валидационную и тестовую выборки. И, конечно, следить, чтобы в обучающем наборе были разнообразные и сбалансированные данные по всем классам. Эти простые правила помогают убрать хаос из экспериментов и сэкономить время и нервы.

Однако стоит помнить, что даже хорошо проверенные базовые архитектуры могут не идеально подходить под ваши конкретные цели и ограничения. Возможно, есть смысл немного подкорректировать модель или пайплайн, но каждая «правка» в архитектуре - это риск. Изменение может улучшить качество, а может неожиданно ухудшить. Поэтому я всегда стараюсь идти небольшими шагами и проверять всё по пути, а не сразу перестраивать модель целиком.

Оптимизаторы, learning rate и batch size

Оптимизатор - это сердце процесса обучения. Он решает, насколько велики будут наши «шаги» в пространстве параметров, опираясь на историю обновлений, текущие веса и градиенты. Чаще всего я использую проверенные временем варианты (AdamW или SGD). Они стабильны, предсказуемы и хорошо себя зарекомендовали для большинства задач. Переходить на что-то экзотическое ради экзотики имеет смысл лишь в строго обоснованных случаях, потому что честное сравнение разных оптимизаторов требует огромных ресурсов потому, что каждому нужен тщательный подбор гиперпараметров. Глупо тратить время на это, если AdamW или SGD уже показывают себя достойно. Выбирая эти «базовые» оптимизаторы, мы используем все наработки исследователей, которые уже выявили множество потенциальных проблем, отладили неустойчивости и оптимизировали реализацию.

Learning rate определяет, насколько сильно мы корректируем веса модели на каждом шаге. Если скорость слишком мала, обучение будет «ползти» часами, а если слишком велика, модель может «взорваться», когда веса начнут «улетать» в большие значения. На практике подход с разогревом (warmup) в начале обучения и плавным снижением скорости по ходу давно зарекомендовал себя, можно сказать, опыт тысяч экспериментов исследователей, который помогает балансировать между стабильностью и скоростью сходимости.

Размер батча - количество примеров, которые модель обрабатывает перед одним обновлением весов. Большой батч ускоряет вычисления и стабилизирует первые шаги, но при этом требует больше памяти и может делать обучение слишком «грубым» с точки зрения статистики. На практике я замечал, что после некоторого критического размера батча выгода исчезает, чтобы понизить loss, модели требуется уже намного больше примеров. Проще говоря, бесконечно «лить» всё больше данных в GPU неэффективно, после порогового размера батча выигрыш от этого стремится к нулю, а ресурсы тратятся много.

Loss - это не всё

Я всегда слежу, как он себя ведёт. Хорошо, когда loss плавно снижается без резких всплесков, но смотреть только на loss значит упускать многое. Есть ещё и другие важные метрики качества: mAP, precision, recall, а также confusion matrix, которую я считаю одной из самых полезных. По ней часто видно, какие именно классы неверно предсказываются, даже если общие метрики нормальные. Я лично не раз находил причину падения качества именно через анализ confusion matrix. Ещё важно просто смотреть на то, что модель детектит на картинках, визуальная проверка результатов часто выявляет проблемы, незаметные в цифрах.

Итог

Я пришёл к простому выводу, не копайте глубже, чем нужно. Каждая современная модель строится на плечах предыдущих. Исследователи уже нашли множество режимов сбоев, стабилизировали обучение и оптимизировали пайплайны. Если начать всё с нуля, придётся заново натыкаться на те же грабли. Поэтому моя стратегия обычно такая, сначала берём проверенную модель (скажем, YOLOv11), до обучаем её на своих данных и оцениваем результат. Если после этого всё устраивает, то отлично, я получил рабочее решение. Если же нет, тогда стоит задуматься об архитектурных изменениях или других улучшениях.

Обучение моделей компьютерного зрения - это не просто набор команд в терминале. Прежде чем погружаться в код и вычисления, ответьте себе на два вопроса: зачем мне нужна эта модель и что именно она должна уметь. Эти ответы экономят месяцы работы и помогают сделать не «ещё одну модель», а действительно нужное решение.

Во многих случаях лучшая модель - та, которую можно не обучать с нуля. Просто потому, что кто-то уже прошёл этот путь до вас. Используйте этот опыт.

Источник