6.3 模型训练与调优

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6.3 模型训练与调优 6.3 模型训练与调优模型训练与调优是图像分割项目中最关键的环节之一。它直接决定了最终分割模型的性能和泛化能力。本节将深入探讨模型训练与调优的各个方面，包括数据准备、训练策略、超参数优化、模型评估和常见问题排查。 6.3.1 数据准备数据是模型训练的基石。高质量的数据是训练出高性能模型的必要条件。数据准备阶段主要包括数据清洗、数据增强和数据划分三个方面。数据清洗：标注检查：检查分割标注的准确性，修复错误的标注。可以使用可视化工具辅助检查。异常值处理：识别并处理图像中的异常值，如噪声、模糊、过曝光或欠曝光等。可以采用图像增强技术或手动修复。数据增强：几何变换：旋转、翻转、缩放、平移等。颜色变换：亮度、对比度、饱和度、色调调整，以及随机颜色抖动。