深度学习案例实战-思考题及答案 第13章.pdf

第13章

1.标注主副驾驶员安全带佩戴检测样本时是否要标注驾驶员？为什

么？

【答】在标注主副驾驶员安全带佩戴检测样本时，是需要标注驾驶员的。以下是

具体原因：

（1）提供上下文信息

标注驾驶员的位置和姿态可以为模型提供重要的上下文信息。安全带的佩戴

状态与驾驶员的身体姿态密切相关，通过标注驾驶员的位置和姿态，模型可以更

好地理解安全带的佩戴情况。例如，如果驾驶员身体前倾，安全带的位置可能会

发生变化，标注驾驶员可以帮助模型更准确地识别安全带的佩戴状态。

（2）提高检测精度

标注驾驶员的位置可以提高安全带检测的精度。安全带的检测依赖于对驾驶

员身体部位的准确识别，特别是肩部和胸部。通过标注驾驶员的位置，模型可以

更准确地定位这些关键部位，从而更准确地检测安全带是否正确佩戴。

（3）减少误检

标注驾驶员的位置可以减少误检。如果没有标注驾驶员，模型可能会将其他

物体误认为是安全带，或者将安全带误认为是其他物体。通过标注驾驶员的位置，

模型可以更好地区分安全带和其他物体，减少误检。

（4）支持多任务学习

标注驾驶员的位置可以支持多任务学习。除了检测安全带的佩戴状态，模型

还可以同时检测驾驶员的其他行为，如是否分心、是否疲劳等。这种多任务学习

可以提高模型的整体性能和泛化能力。

（5）提供完整的标注信息

标注驾驶员的位置可以提供更完整的标注信息。完整的标注信息有助于模型

更好地理解场景，提高模型的鲁棒性和泛化能力。例如，标注驾驶员的位置可以

包括头部、肩部、胸部等关键点，这些信息可以用于多种任务，如姿态识别、行

为分析等。

在标注主副驾驶员安全带佩戴检测样本时，标注驾驶员的位置是必要的。这

不仅有助于提供上下文信息，提高检测精度，减少误检，还支持多任务学习，提

供完整的标注信息。通过这些标注信息，模型可以更准确地识别安全带的佩戴状

态，从而提高整体检测性能。

2.还可以对主副驾驶员安全佩戴检测样本进行哪些数据增强工作？

【答】除了本案例使用的数据增强外，还可以采用的方法参考第8章思考题（3）

的答案。

3.讨论迁移学习参数更新层次的选择对训练和模型性能的影响。

【答】在迁移学习中，参数更新层次的选择对模型的训练效果和最终性能有着显

著的影响。以下是不同层次选择的策略及其对训练和模型性能的具体影响：

（1）冻结所有层，仅更新顶层

策略：冻结预训练模型的所有层，仅对顶层（如分类层和回归层）进行训

练。

优点：

o快速收敛：顶层通常包含较少的参数，训练速度较快，模型能够快

速适应新任务。

o保持预训练特征：预训练模型的底层特征提取器保持不变，保留了

在大规模数据集上学习到的通用特征。

缺点：

o适应性有限：仅更新顶层可能无法充分利用预训练模型的全部潜力，

尤其是在新任务与预训练任务差异较大时。

o过拟合风险：如果新数据集较小，仅更新顶层可能导致过拟合。

（2）逐步解冻

策略：在训练初期冻结预训练模型的大部分层，仅对顶层进行训练，然后

逐步解冻更多的层进行微调。

优点：

o稳定训练：逐步解冻可以避免在训练初期对底层特征造成过大干扰，

提高训练的稳定性。

o充分利用预训练特征：通过逐步解冻，模型可以更好地利用预训练

模型的特征提取能力，提高对复杂任务的适应性。

缺点：

o训练时间增加：逐步解冻需要更多的训练时间，尤其是在解冻更多

层时。

o调参复杂：需要仔细调整解冻的策略和学习率，以避免训练过程中

的不稳定。

（3）微调所有层

策略：在训练过程中对预训练模型的所有层进行微调。

优点：

o充分利用预训练模型：微调所有层可以充分利用预训练模型的特征

提取能力，提高模型对新任务的适应性。

o高精度：通过微调所有层，模型可以更好地学习新任务的特征，提

高最终的性能。

缺点：

o训练时间长：微调所有层需要更多的训练时间，尤其是在数据集较