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YOLO26训练数据：不平衡数据集处理

在目标检测任务中，数据集的类别分布往往不均衡，某些类别的样本数量远多于其他类别。这种类别不平衡问题在使用YOLO26等现代目标检测模型进行训练时尤为突出，可能导致模型对少数类别的识别能力显著下降。本文将围绕如何在基于YOLO26官方镜像的环境中有效处理不平衡数据集展开，提供从原理理解到工程实践的完整解决方案。

1. 不平衡数据集带来的挑战

1.1 什么是类别不平衡？

在目标检测任务中，类别不平衡指的是不同类别的标注框数量存在显著差异。例如，在一个交通场景数据集中：

• “汽车”类别可能有 50,000 个标注框
• “行人”类别有 15,000 个
• “自行车”仅有 800 个

这种数量级上的差距会导致模型在训练过程中更倾向于优化多数类别的损失，从而忽视少数类别的学习。

1.2 对YOLO26训练的影响

YOLO26作为Ultralytics推出的最新一代目标检测框架，虽然在架构上进行了多项优化（如动态标签分配、改进的损失函数），但其默认训练机制仍难以完全克服严重不平衡带来的以下问题：

• 少数类召回率低：模型倾向于忽略小样本类别的预测
• 分类头偏置：分类子网络对高频类别产生偏好
• 过拟合风险增加：对于样本极少的类别，容易发生记忆而非泛化

核心洞察：即使使用预训练权重和强大的数据增强策略，若不针对性地处理类别不平衡，最终模型在真实场景中的鲁棒性将大打折扣。

2. 数据层面的缓解策略

2.1 数据重采样技术

过采样（Oversampling）

通过对少数类样本进行复制或生成新样本，提升其在训练批次中的出现频率。

import pandas as pd from collections import Counter # 假设我们有一个CSV记录每张图像包含的类别 df = pd.read_csv('dataset_labels.csv') # 统计每个类别的实例数 class_counts = df['class_id'].value_counts() print("原始类别分布：\n", class_counts) # 设定阈值，低于此数量的类别视为“少数类” threshold = 1000 minority_classes = class_counts[class_counts < threshold].index.tolist() # 构造过采样后的数据索引 oversampled_indices = [] for idx, row in df.iterrows(): if row['class_id'] in minority_classes: # 少数类重复3次参与训练 oversampled_indices.extend([idx] * 3) else: oversampled_indices.append(idx) # 重构DataFrame用于后续dataloader df_balanced = df.loc[oversampled_indices].reset_index(drop=True) print("过采样后类别分布：\n", df_balanced['class_id'].value_counts())

欠采样（Undersampling）

随机丢弃部分多数类样本，使各类别数量趋于一致。适用于数据总量充足的情况。

⚠️ 注意：欠采样会浪费已有数据，一般仅作为辅助手段。

2.2 自定义Sampler实现均衡采样

PyTorch提供了WeightedRandomSampler，可根据类别频率自动调整采样权重。

from torch.utils.data import WeightedRandomSampler import numpy as np def get_sampler_weights(labels): """ 根据标签分布生成采样权重 labels: list of class ids """ count = Counter(labels) class_weights = {cls: 1.0 / cnt for cls, cnt in count.items()} sample_weights = [class_weights[cls] for cls in labels] return sample_weights # 在DataLoader中使用 sample_weights = get_sampler_weights(train_dataset.labels) sampler = WeightedRandomSampler( weights=sample_weights, num_samples=len(sample_weights), replacement=True ) train_loader = DataLoader( train_dataset, batch_size=64, sampler=sampler, num_workers=8 )

该方法确保每个batch中各类别样本比例更加均衡，特别适合与YOLO26的分布式训练兼容。

3. 模型与损失函数层面的优化

3.1 使用Focal Loss替代标准交叉熵

YOLO26默认使用BCEWithLogitsLoss作为分类损失，但在类别不平衡场景下推荐启用Focal Loss，它能自动降低易分类样本的权重，聚焦于难例。

修改方式如下（需修改源码或通过配置注入）：

# 修改 ultralytics/nn/loss.py 中的 ClassificationLoss import torch import torch.nn as nn class FocalLoss(nn.Module): def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2.0): super().__init__() self.alpha = alpha self.gamma = gamma def forward(self, pred, target): ce_loss = nn.functional.binary_cross_entropy_with_logits(pred, target, reduction='none') pt = torch.exp(-ce_loss) focal_loss = self.alpha * (1 - pt) ** self.gamma * ce_loss return focal_loss.mean() # 替换原分类损失 # model.model.losses['cls'] = FocalLoss()

✅ 实践建议：在train.py中通过回调机制动态替换损失函数，避免直接修改库文件。

3.2 调整类别权重（Class Weights）

在训练配置中为不同类别设置不同的损失权重，直接干预梯度更新方向。

# data.yaml 中添加 class_weights names: - car - pedestrian - bicycle # 手动设定权重（反比于样本数量） class_weights: [1.0, 2.5, 8.0]

然后在训练脚本中读取并应用：

# train.py import yaml with open('data.yaml') as f: data_config = yaml.safe_load(f) if 'class_weights' in data_config: class_weights = torch.tensor(data_config['class_weights']).to(device) else: class_weights = None # 传递给模型 model.train(data='data.yaml', ..., class_weights=class_weights)

4. 训练策略与评估优化

4.1 分阶段训练（Curriculum Learning）

采用“先整体后精细”的训练策略：

1. 第一阶段：使用原始数据集训练100轮，建立基础特征提取能力
2. 第二阶段：启用过采样 + Focal Loss，微调最后50轮，重点提升少数类性能

# 第一阶段：常规训练 model.train(data='data.yaml', epochs=100, name='stage1') # 第二阶段：加载stage1权重，开启重采样和focal loss model = YOLO('runs/train/stage1/weights/best.pt') model.train(data='data.yaml', epochs=50, name='stage2', resume=False, hyp={'lr0': 1e-4}, # 降低学习率 close_mosaic=0) # 保持mosaic增强关闭

4.2 监控与评估指标设计

标准mAP可能掩盖少数类表现差的问题，应引入更细粒度的评估维度。

from sklearn.metrics import classification_report # 推理后收集预测结果 all_preds = [] all_targets = [] for batch in val_loader: preds = model(batch['img']) # 解析预测与真实标签 ... # 输出详细分类报告 print(classification_report(all_targets, all_preds, target_names=['car', 'pedestrian', 'bicycle']))

重点关注：

• 少数类的Precision/Recall
• F1-score per class
• 混淆矩阵分析误检模式

4.3 可视化验证改进效果

利用YOLO26内置的可视化工具检查是否改善了漏检问题。

# 对验证集进行预测并保存结果 yolo task=detect mode=predict model=runs/train/stage2/weights/best.pt \ source=val_images/ save=True conf=0.25

对比前后两阶段模型在少数类样本上的检测效果，重点关注：

• 是否新增正确检测框
• 置信度是否合理提升
• 是否引入过多误报

5. 总结

处理YOLO26训练中的不平衡数据集需要采取多层次、系统性的策略组合。本文总结了一套可落地的工程方案：

1. 数据层：通过过采样与加权采样器提升少数类曝光频率
2. 模型层：引入Focal Loss与类别权重，调整损失函数偏向
3. 训练层：采用分阶段训练策略，逐步优化模型判别能力
4. 评估层：超越mAP，关注单类指标与可视化验证

这些方法已在多个工业级视觉检测项目中验证有效，尤其适用于安防监控、缺陷检测、稀有物体识别等典型不平衡场景。

最佳实践建议：

• 优先尝试WeightedRandomSampler + class_weights组合，改动最小且见效快
• 若资源允许，结合过采样与Focal Loss可进一步提升上限
• 始终以实际业务需求为导向，平衡精度与推理效率

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