2021广东工业智造创新大赛 瓷砖瑕疵检测 解决方案

队伍：我好菜

比赛地址：2021广东工业智造创新大赛 瓷砖瑕疵检测

Siamese Attention FPN 特征差+spatial attention思路

core slides:

• Siamese Attention FPN
  • 基本框架：Cascade-RCNN
  • backbone： resnet50
  • neck: FPN 基础上引入特征差和空间attention
  • RPN:
    • anchor box assign 采用 ATSS
    • anchor_scale 随训练尺度一起缩小
  • cascade 三个head 根据比赛map计算iou进行对应调整
  • 采用fp16加速训练和增大输入面积来缓解部分小目标问题
• 后处理
  • NMS
  • 最大score二类后处理, 根据单个图片bbox最高score来对图像进行二次过滤, 判断该图像是否是正常样本

代码环境及依赖 （阿里线上环境）

• OS: Ubuntu
• GPU: Telsa V100 (16GB) * 4 (实测训练只需要7-8g显存)
• python: python3.7
• nvidia 依赖:
  • cuda: 10或者11均可
  • cudnn: 7.5.1-8 均可
  • nvidia driver version: 430.14 - 最新均可
• deeplearning 框架: pytorch1.6
• 其他依赖请参考requirement.txt （和mmdetection一致）

模型训练及预测 （在比赛平台docker方式提交运行）

./run.sh

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