是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能了（一）-阿里云开发者社区

前言^✦

大家好，今天我们将开启全新的 MMDetection 系列文章，是时候带大家学习一些非典型操作技能啦。

这些非典型操作出现的原因各种各样，有部分来自内部和社区用户所提需求，有部分来自复现算法本身的需求。希望大家通过学习本系列文章，在使用 MMDetection 进行扩展开发时可以更加游刃有余，轻松秀出各种骚操作。

本文是非典型操作系列文章的首篇，所涉及到的典型操作技能为：

如何给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层

如何在训练中优雅地使用多图数据增强

如何在训练中实时调整数据预处理流程以及切换 loss

注意！

1. 本文需要用户对 MMDetection 本身有一定了解，可通过官方文档了解 MMDetection。

2. 本文所述非典型操作办法可能仅适用于 MMDetection V2.21.0 及其以前版本，随着 MMDetection 持续更新，相信之后会有更优雅的解决办法。

MMDetection 官方文档：

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/docs/zh_cn

^{如何给不同 layer 设置不同的学习率}

^{以及冻结特定层}

经常看到 issue 中有人提到这个问题，其实 MMDetection 是支持给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层的，核心都是通过优化器构造器 Optimizer Constructor 实现的，MMCV 中提供了默认的 DefaultOptimizerConstructor 来处理用户平时能够遇到的大部分需求。

要给不同的层设置不同的学习率，可以参考DETR 算法的 configs/detr/detr_r50_8x2_150e

_coco.py 配置文件。

optimizer = dict(
    type='AdamW',
    lr=0.0001,
    weight_decay=0.0001,
    paramwise_cfg=dict(
        custom_keys={'backbone': dict(lr_mult=0.1, decay_mult=1.0)}))

上述配置的意思是给 DETR 算法中的 backbone 部分的初始化学习率全部乘上 0.1，也就是 backbone 学习率比 head 部分学习率小 10 倍。同样的，可以參考 Swin Transformer 算法的 configs/swin/mask_rcnn_swin-t-p4-w7_fpn_1x_coco.py 配置文件。

optimizer = dict(
    _delete_=True,
    type='AdamW',
    lr=0.0001,
    betas=(0.9, 0.999),
    weight_decay=0.05,
    paramwise_cfg=dict(
        custom_keys={
            'absolute_pos_embed': dict(decay_mult=0.),
            'relative_position_bias_table': dict(decay_mult=0.),
            'norm': dict(decay_mult=0.)
        }))

将包含指定 key 的层的 decay 系数设为 0，也就是不进行 weight decay。

至于冻结特定层，目前只能用于无 BN 层的模块。幸好，大部分 FPN 和 Head 模块都是没有 BN 层的，所以大部分情况下用户都可以将想冻结的层中的 lr_mult 设置为 0，从而间接达到目标。

DefaultOptimizerConstructor

首先要强调 OptimizerConstructor 的作用就是给不同层设置不同的模型优化超参，一般大家常见的配置是：

optimizer = dict(type='SGD', lr=0.02, momentum=0.9, weight_decay=0.0001)

这表示所有层超参一视同仁，实际上构建优化器时候代码如下：

def build_optimizer(model, cfg):
    optimizer_cfg = copy.deepcopy(cfg)
    # 如果用户没有自定义 constructor ，则使用 DefaultOptimizerConstructor
    constructor_type = optimizer_cfg.pop('constructor',
                                         'DefaultOptimizerConstructor')
    # 并取出 paramwise_cfg                                  
    paramwise_cfg = optimizer_cfg.pop('paramwise_cfg', None)
    # 实例化 DefaultOptimizerConstructor
    optim_constructor = build_optimizer_constructor(
        dict(
            type=constructor_type,
            optimizer_cfg=optimizer_cfg,
            paramwise_cfg=paramwise_cfg))
    # 返回 pytorch 的优化器对象       
    optimizer = optim_constructor(model)
    return optimizer

而 DefaultOptimizerConstructor 的示例代码为：

@OPTIMIZER_BUILDERS.register_module()
class DefaultOptimizerConstructor:
    def __init__(self, optimizer_cfg, paramwise_cfg=None):
        self.optimizer_cfg = optimizer_cfg
        self.paramwise_cfg = {} if paramwise_cfg is None else paramwise_cfg
        # 这是优化器本身配置
        self.base_lr = optimizer_cfg.get('lr', None)
        self.base_wd = optimizer_cfg.get('weight_decay', None)
    def add_params(self, params, module, prefix='', is_dcn_module=None):
        # 这些参数很重要
        bias_lr_mult = self.paramwise_cfg.get('bias_lr_mult', 1.)
        bias_decay_mult = self.paramwise_cfg.get('bias_decay_mult', 1.)
        norm_decay_mult = self.paramwise_cfg.get('norm_decay_mult', 1.)
        dwconv_decay_mult = self.paramwise_cfg.get('dwconv_decay_mult', 1.)
        bypass_duplicate = self.paramwise_cfg.get('bypass_duplicate', False)
        dcn_offset_lr_mult = self.paramwise_cfg.get('dcn_offset_lr_mult', 1.)
        for name, param in module.named_parameters(recurse=False):
            param_group = {'params': [param]}
            if not param.requires_grad:
                params.append(param_group)
                continue
            # 对自定义 key 进行设置新的参数组参数
            ...
            # 添加到参数组
            params.append(param_group)
        # 遍历所有模块
        for child_name, child_mod in module.named_children():
            child_prefix = f'{prefix}.{child_name}' if prefix else child_name
            self.add_params(
                params,
                child_mod,
                prefix=child_prefix,
                is_dcn_module=is_dcn_module)
    # 调用时候，返回 pytorch 优化器对象
    def __call__(self, model):
        optimizer_cfg = self.optimizer_cfg.copy()
        # 如果 paramwise_cfg 參數沒有指定，則使用全局配置
        if not self.paramwise_cfg:
            optimizer_cfg['params'] = model.parameters()
            return build_from_cfg(optimizer_cfg, OPTIMIZERS)
        # 设置参数组
        params = []
        self.add_params(params, model)
        optimizer_cfg['params'] = params
        return build_from_cfg(optimizer_cfg, OPTIMIZERS)

从上面的参数可以知道，DefaultOptimizerConstructor 具备的功能为：

bias_lr_mult 给特定层或者所有层的 bias_lr 乘上一个系数
bias_decay_mult 给特定层或者所有层的 bias 模块的 decay 乘上一个系数
其他也是类似

当用户指定 custom_keys 时候，DefaultOptimizerConstructor 会遍历模型参数，然后通过字符串匹配方式查看 custom_keys 是否在模型参数中，如果在则会给当前参数组设置用户指定的系数。因为他是通过字符串匹配的方式判断，所以用户指定 custom_keys 时候要注意 key 的唯一性，否则可能出现额外匹配。例如用户只想给模型模块层 a.b.c 进行定制 lr，如果模型层还有名称为 a.b.d 的模块，此时用户设置 custom_key 为 a.b，那么就会同时匹配搭配 a.b.d 了，此时就出现了额外匹配。简要核心代码实现如下：

# 先按照字母表排序，然后按照长度反向排序，越短的在前
 sorted_keys = sorted(sorted(custom_keys.keys()), key=len, reverse=True)
 for name, param in module.named_parameters(recurse=False):
     for key in sorted_keys:
         if key in f'{prefix}.{name}':
            lr_mult = custom_keys[key].get('lr_mult', 1.)
            param_group['lr'] = self.base_lr * lr_mult
            if self.base_wd is not None:
                 decay_mult = custom_keys[key].get('decay_mult', 1.)
                 param_group['weight_decay'] = self.base_wd * decay_mult
                 break

冻结特定层解决办法

对于没有 BN 层的模块，用户可以将想冻结的层中的 lr_mult 设置为 0。但是一旦有 BN，lr=0 只是可学习参数不再更新，但是全局均值和方差依然在改，没有实现真正的冻结。

如果面对有 BN 层的冻结需求时，暂时没有办法通过直接修改配置实现，目前来看有两种自定义办法：

自定义 OptimizerConstructor 或者继承 DefaultOptimizerConstructor，然后在内部自己处理逻辑
直接在构建模型的时候将想要冻结的层设置 requires_grad 属性为 False，并且切换为 eval 模式

对于一般水平用户推荐第二种最简单直接的做法，如果是有能力自定义 OptimizerConstructor 的用户则推荐直接自定义，这样写更加通用。

如何在训练中优雅地使用多张图数据增强

同时使用多张图数据增强的典型代表是 Mosaic 和 Mixup。Mosaic 数据增强一次会读 4 张图，每张图都要输入到训练增强 pipeline 中，并最终合并成 1 张大图输出。在支持 Mosaic 前，MMDetection 的 pipeline 不支持这种非典型范式，用户要想直接支持也比较困难。

基于扩展开发原则，我们希望在不大幅改动 MMDetection pipeline 的前提下能够支持多图数据增强，为此我们和 ConcatDataset 做法一样，新建了多图的 MultiImageMixDataset，代码位于 mmdet/datasets/dataset_wrappers.py。其核心实现为:

@DATASETS.register_module()
class MultiImageMixDataset:
    def __getitem__(self, idx):
        results = copy.deepcopy(self.dataset[idx])
        for (transform, transform_type) in zip(self.pipeline,
                                               self.pipeline_types):
            # 如果当前 transform 中有 get_indexes 方法，则调用
            if hasattr(transform, 'get_indexes'):
                # 返回多张图片索引
                indexes = transform.get_indexes(self.dataset)
                if not isinstance(indexes, collections.abc.Sequence):
                    indexes = [indexes]
                # 然后获取多张图对应的原始数据
                mix_results = [
                    copy.deepcopy(self.dataset[index]) for index in indexes
                ]
                results['mix_results'] = mix_results
            # 再经过 transform，这样 transform 就可以一次性接收多张图片数据，从而同时进行增强和返回合并后图
            results = transform(results)
            if 'mix_results' in results:
                results.pop('mix_results')
        return results

例如 Mosaic 数据增强需要一次性接收 4 张图，并输出 1 张图，则 Mosaic 类只需要实现 get_indexes 返回 4 个数据的索引，然后再调用 Mosaic 的增强函数输出 1 张大图。如果用户有其他类似需求，也只需要实现 get_indexes 和 __call__ 方法即可。

注意！

get_indexes 方法能被调用的前提是你使用了 MultiImageMixDataset，经常有 issue 反应配置文件中加了 Mosaic 后没有生效，原因就是你需要同时使用 MultiImageMixDataset 。

train_dataset = dict(
    type='MultiImageMixDataset',
    dataset=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
        img_prefix=data_root + 'train2017/',
        pipeline=[
            dict(type='LoadImageFromFile'),
            dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True)
        ],
        filter_empty_gt=False,
    ),
    pipeline=train_pipeline)
train_pipeline = [
    dict(type='Mosaic', img_scale=img_scale, pad_val=114.0),
    dict(
        type='RandomAffine',
        scaling_ratio_range=(0.1, 2),
        border=(-img_scale[0] // 2, -img_scale[1] // 2)),
    dict(
        type='MixUp',
        img_scale=img_scale,
        ratio_range=(0.8, 1.6),
        pad_val=114.0),
    dict(type='YOLOXHSVRandomAug'),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    # According to the official implementation, multi-scale
    # training is not considered here but in the
    # 'mmdet/models/detectors/yolox.py'.
    dict(type='Resize', img_scale=img_scale, keep_ratio=True),
    dict(
        type='Pad',
        pad_to_square=True,
        # If the image is three-channel, the pad value needs
        # to be set separately for each channel.
        pad_val=dict(img=(114.0, 114.0, 114.0))),
    dict(type='FilterAnnotations', min_gt_bbox_wh=(1, 1), keep_empty=False),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels'])
]

如何在训练中实时调整数据预处理流程以及切换 loss

这个主要是属于复现 YOLOX 算法中的需求，但是我估计有些深度用户也会有这个需求，故在本文中重点说明下当前做法。

在 YOLOX 算法中，作者采用了包括 Mosaic 、MixUp、ColorJit 等等数据增强，在 285 epoch 后要关闭 Mosaic 、MixUp 这两个数据增强，并且新增一个 L1Loss。

针对这种需求，最合理的做法是自定义相应 hook，hook 设计的初衷就是为了优雅地解决这种扩展需求。

为此我们新写了 YOLOXModeSwitchHook 类来实现上述功能。

@HOOKS.register_module()
class YOLOXModeSwitchHook(Hook):
    def __init__(self,
                 num_last_epochs=15,
                 skip_type_keys=('Mosaic', 'RandomAffine', 'MixUp')):
        self.num_last_epochs = num_last_epochs
        self.skip_type_keys = skip_type_keys
        self._restart_dataloader = False
    def before_train_epoch(self, runner):
        if (epoch + 1) == runner.max_epochs - self.num_last_epochs:
            runner.logger.info('No mosaic and mixup aug now!')
            # The dataset pipeline cannot be updated when persistent_workers
            # is True, so we need to force the dataloader's multi-process
            # restart. This is a very hacky approach.
            # 切换 pipeline
            train_loader.dataset.update_skip_type_keys(self.skip_type_keys)
            if hasattr(train_loader, 'persistent_workers'
                       ) and train_loader.persistent_workers is True:
                train_loader._DataLoader__initialized = False
                train_loader._iterator = None
                self._restart_dataloader = True
            runner.logger.info('Add additional L1 loss now!')
            # 新增 loss
            model.bbox_head.use_l1 = True
        else:
            # Once the restart is complete, we need to restore
            # the initialization flag.
            if self._restart_dataloader:
                train_loader._DataLoader__initialized = True

上述代码还涉及到一个 DataLoader 的多进程无法修改主进行属性问题。由于这个问题相对较复杂，本文详细说明。

Dataloader 在开启多进程下无法实时修改

内部属性解决办法

为了能够描述清楚这个问题，需要先说明 Dataloader 的两个重要参数：

num_worker 开启的多进程数，如果设置为0，则只有一个主进程；如果大于1，则会开启多个子进程来加快 dataset 迭代，可以显著加快训练速度。
persistent_workers 上一次开启的多进程是否持久化，即当前 Dataloader 迭代完后是否要回收资源，然后在下一次迭代时候重新开启。如果设置为 True，则不会回收一直复用，可以显著减少 Dataloader 切换中的耗时。

Pytorch 推荐的最佳实践是 num_worker 设置为 CPU 核心数或者 1/2，而 persistent_workers 设置为 True。

那么在上述最佳实践下，训练过程中修改 pipeline 会存在啥问题？如果你对这个问题没有啥概念，那么先看如下例子：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import numpy as np
class SimpleDataset(Dataset):
    def __init__(self):
        self.img_shape = (10, 10)
    def __getitem__(self, index):
        return np.ones(self.img_shape)
    def __len__(self):
        return 10
def main(num_worker, persistent_workers):
    dataset = SimpleDataset()
    dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=num_worker, batch_size=2, persistent_workers=persistent_workers)
    for _ in range(2):
        print('start epoch')
        for i, data_batch in enumerate(dataloader):
            print(data_batch.shape)
            if i == 1:
                # 在 i=1 也就是第二次迭代时候改变 shape
                dataloader.dataset.img_shape = (20, 20)
        print('end epoch')
        # 在第二个 epoch 时候改变 shape
        dataloader.dataset.img_shape = (25, 25)
if __name__ == '__main__':
    main(num_worker=2, persistent_workers=True)

上述代码我们希望完成如下功能：

在每个 dataloader 迭代中，第 2 次迭代时候改变图片 shape 为 (20, 20)
在第二个 epoch 开始时候，将图片 shape 改变为 (25, 25)

在 num_worker=2, persistent_workers=True 情况下，程序运行输出为：

# num_worker=2, persistent_workers=True
start epoch
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
end epoch
start epoch
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
end epoch

可以发现上述两个预期一个都没有实现，这就是本文说的 Dataloader 在开启多进程下无法实时修改内部属性。

如果我们设置 num_worker=0, persistent_workers=True，即不开多进程，效果为：

# num_worker=0, persistent_workers=True
ValueError: persistent_workers option needs num_workers > 0

因为 persistent_workers 必须要和多进程配合使用，所以只能设置num_worker=0, persistent_workers=False 。

# num_worker=0, persistent_workers=False
start epoch
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期
torch.Size([2, 20, 20])
torch.Size([2, 20, 20])
end epoch
start epoch
torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 20, 20]) # 符合预期
torch.Size([2, 20, 20])
torch.Size([2, 20, 20])
end epoch

在 num_worker=0, persistent_workers=False 情况下发现满足了全部需求，这说明一切问题都在多进程。

那如果在 num_worker=2, persistent_workers

=False 情况下会如何：

torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
end epoch
start epoch
torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 25, 25])
end epoch

可见 num_worker=2, persistent_workers=False 只满足了一个需求而已。总结来说是：

不允许 num_worker=0,
persistent_workers=True，因为
persistent_workers 要和多进程配合使用
num_worker=0, persistent_workers=False 可以满足全部需求
num_worker=2, persistent_workers=False 可以满足需求 2
num_worker=2, persistent_workers=True 无法满足任何需求

从这里也可以看出，persistent_workers 只是对多进程的开启有左右，一旦多进程启动了就没啥用了，而 num_worker 直接控制了多进程的数目。

在 python 中，一旦开启多进程，那么主进程和子进程就是完全隔离的，用户无法修改任何一个进程的数据而影响其他进程的数据，除非这个数据是全局共享的。

那么在 num_worker=2, persistent_workers

=True 这种情况下如何才能满足需求呢？其实需求 1 无法直接通过修改 Dataloader 参数来实现，但是需求 2 是有办法满足的。

解决办法需要从 persistent_workers 参数作用入手，说到底当其设置为 True 时候无法满足需求的原因是多进程没有重新创建，如果我们强制让他重建就可以了。

def main(num_worker, persistent_workers):
    dataset = SimpleDataset()
    dataloader = DataLoader(dataset, num_workers=num_worker, batch_size=2, persistent_workers=persistent_workers)
    for _ in range(2):
        print('start epoch')
        for i, data_batch in enumerate(dataloader):
            print(data_batch.shape)
            if i == 1:
                # 在 i=1 也就是第二次迭代时候改变 shape
                dataloader.dataset.img_shape = (20, 20)
        print('end epoch')
        # 在第二个 epoch 时候改变 shape
        dataloader.dataset.img_shape = (25, 25)
        # 新增如下代码
        if hasattr(dataloader, 'persistent_workers'
                   ) and dataloader.persistent_workers is True:
            dataloader._DataLoader__initialized = False
            dataloader._iterator = None

再次运行 num_worker=2,

persistent_workers=True 可以得到：

start epoch
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
torch.Size([2, 10, 10])
end epoch
start epoch
torch.Size([2, 25, 25]) # 符合预期
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 25, 25])
torch.Size([2, 25, 25])
end epoch

核心就是让迭代器重建即可。在 YOLOX 中切换 pipeline 的需求就是通过上述代码实现的。

如果大家有任何疑问，欢迎留言。例如我迫切想实现需求 1，那么该如何做？这个问题也好解决！大家有兴趣的话，后续给安排上~

^总结^✦

本文重点分析了 MMDetection 中涉及到的 3 个非典型技能，主要包括：

如何给不同 layer 设置不同的学习率以及冻结特定层

如何在训练中优雅地使用多图数据增强

如何在训练中实时调整数据预处理流程以及切换 loss

这三个问题，我想很多人在使用 MMDetection 中碰到过的，为此本文进行了详细解答。如果你还有疑惑，可以在文章下留言，我们会积极回复补充。

文章来源：【OpenMMLab】

2022-02-28 18:08

是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能了（一）

前言^✦

^{如何给不同 layer 设置不同的学习率}

^{以及冻结特定层}

冻结特定层解决办法

如何在训练中优雅地使用多张图数据增强

如何在训练中实时调整数据预处理流程以及切换 loss

Dataloader 在开启多进程下无法实时修改

内部属性解决办法

^总结^✦

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是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能了（一）

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^{以及冻结特定层}

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