2021 Kesci 水下目标检测算法赛 A榜 mAP 0.569
B榜 mAP 0.568

比赛地址：Kesci 水下目标检测

整体思路

• detection algorithm: Detectors Cascade R-CNN
• backbone: ResNet50 + RFPN
• data process:
  1. 去除训练集中u开头的仅含扇贝类的数据(u开头图片扇贝标注噪声大，与测试集分布不一致)
• data aug:
  1. 多尺度训练 短边704-1216尺度随机
  2. 随机左右翻转
  3. 随机运动模糊
  4. AutoAugment v1
  5. 考虑推理时间复杂度，使用尺度较小导致小目标漏检，因此anchor scale 使用4
• tta:
  1. 三尺度
  2. 左右翻转
• post process: soft nms & max_per_img 300

实验记录

ATSS在这个数据上不太work，但是还是作为了一个baseline

加删除线为不work的实验， 粗体为当次实验控制变量变化的内容

模型	数据预处理	数据增强	anchor策略	TTA	后处理	testA线上分数
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练（1500-2000）+ 左右翻转	max_iou_assign anchor_scale=8	None	nms	0.52444688
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练（1500-2000）+ 左右翻转	ATSS anchor_scale=8	None	nms	0.5212299
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转 + autoaug V1	ATSS anchor_scale=8	None	nms	0.53048
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转 + label smooth	ATSS anchor_scale=8	None	nms	0.52353581
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转 + 运动模糊	ATSS anchor_scale=8	None	nms	0.52745559
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转 + retinex	ATSS anchor_scale=8	None	nms	0.27
cascade dcn r50	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转 + mixup	ATSS anchor_scale=8	None	nms	0.51952
cascade dcn r101	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	None	nms	0.53326282
Detectors 50	加入无目标图	多尺度训练 （1500-2000）+ 左右翻转	max_iou_assign anchor_scale=8	None	nms	0.53825292
Detectors 50	加入无目标图	多尺度训练（1500-2000） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	None	nms	0.54643025
Detectors 50	加入无目标图	多尺度训练（1500-2000） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	3尺度+左右翻转	nms	0.55482894
Detectors 50	加入无目标图	多尺度训练（1500-2000） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.56624721
Detectors 50	去除无目标图	多尺度训练（1500-2000） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.56884578
Detectors 50	去除无目标图	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.56453794
Detectors 50	去除无目标图	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V0 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=8	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.56103191
Detectors 50	去除无目标图	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.5673893
cascade resnest 101	去除无目标图	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.53262004
Detectors 50	去除无目标图 + 过滤u开头扇贝类	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.56864865
cascade x101 64x4d	去除无目标图 + 过滤u开头扇贝类	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.5557
Detectors 50	去除无目标图 + 过滤u开头扇贝类	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊 + instance boost	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.55293613
Detectors 50	去除无目标图 + 过滤u开头扇贝类	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + label smooth + 运动模糊 + 去除autoaug	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms	0.55283078
Detectors 50	去除无目标图 + 过滤u开头扇贝类	多尺度训练（704-1216） + 左右翻转 + autoaug V1 + label smooth + 运动模糊	max_iou_assign anchor_scale=4	3尺度+左右翻转	soft-nms + max_per_img 300	0.56927166

代码环境及依赖

• OS: Ubuntu16.10
• GPU: 3090 * 8
• python: python3.7
• nvidia 依赖:
  • cuda: 11.1
  • cudnn: 8
  • nvidia driver version: 460.32.03
• deeplearning 框架: pytorch1.7.1
• 基于mmdetection其他依赖请参考requirement/*.txt （mmcv-full==1.1.5）
• 显卡数量不太重要，大家依据自身显卡数量倍数调整学习率大小即可

训练数据准备

• 相应文件夹创建准备

  • 在代码根目录下新建data文件夹，或者依据自身情况建立软链接

  • 进入data文件夹,创建文件夹:

    annotations

    pretrained

    results

    submit

  • 将官方提供的训练和测试数据解压到data目录中，产生：

    train

    test-A-image

    test-B-image

• label文件格式转换

  • 官方提供的是VOC格式的xml类型label文件，个人习惯使用COCO格式用于训练，所以进行格式转换

  • 使用 tools/process_data/xmltococo_filter.py 将label文件转换为COCO格式，新的label文件 train_filter_old_scallop.json 会保存在 data/train/annotations 目录下 （这一步会同时进行扇贝类的数据清洗）

  • 为了方便测试，我们对test数据也生成一个伪标签文件,运行 tools/process_data/generate_testA_json.py 生成 testA.json, 伪标签文件会保存在data/train/annotations 目录下 （testB同理）

  • 总体运行内容：

    • python tools/process_data/xmltococo_filter.py

    • python tools/process_data/generate_testA_json.py

    • python tools/process_data/generate_testB_json.py

• 预训练模型下载

  • 下载mmdetection官方开源的DetectoRS的COCO预训练模型detectors_htc_r50_1x_coco-329b1453.pth并放置于 data/pretrained 目录下

依赖安装及编译

• 依赖安装编译

  1. 创建并激活虚拟环境 conda create -n underwater python=3.7 -y conda activate underwater

  2. 安装 pytorch conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 -c pytorch

  3. 安装其他依赖 pip install -r requirements.txt

  4. 安装 mmcv-full (版本为1.1.5) 按照mmdetection官方说明安装(需要对应cuda及torch版本)

  5. 编译 mmdetection： python setup.py develop

模型训练及预测

• 训练

1. 运行：

	chmod +x tools/dist_train.sh

    ./tools/dist_train.sh configs/underwater/optics.py 8 --no-validate
    
    (上面的8是我的gpu数量，请自行修改)

2. 训练过程日志文件及最终权重文件均保存在 work_dirs/optics 目录下

• 预测

1. 运行:

    chmod +x tools/dist_test.sh

    ./tools/dist_test.sh configs/underwater/optics.py work_dirs/optics/latest.pth 8 --format-only --eval-options "jsonfile_prefix=./results/testB"

    (上面的8是我的gpu数量，请自行修改)

2. 预测结果文件会保存在 ./results 目录下 (testB.bbox.json)

3. 转化mmd预测结果为提交csv格式文件：
   
   python tools/process_data/json2submit.py
   
   最终符合官方要求格式的提交文件 testB.csv 位于 submit目录下

模型文件final-353579b9.pth下载链接

Google云盘

Reference

• 2020 baseline by rill | 斩风
• 2020 Underwater_detection by Wakinguup

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author：rill | 斩风

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