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:trophy: JDATA2019 雪豹识别挑战赛冠军方案

Primary LanguagePython

JDATA-2019-Snow_leopard

🏆 JDATA2019 雪豹识别挑战赛冠军方案

✨赛题链接：JDATA2019 京东雪豹识别挑战赛

这份代码主要是基于PyTorch框架实现，检测部分Cascade_rcnn(resnext101+fpn); 识别部分用的是 Vgg19 分类网络。

🏃 准备工作

1️⃣ 下载代码

https://github.com/LcenArthas/JDATA-2019-Snow_leopard.git

2️⃣ 配置环境

  • Ubantu16.04

  • Python 3.6

其余环境请参考 mmdetection

✨ 训练部分

1️⃣ 准备数据

🔸 训练集放入 ./data/train/, 测试集放入 ./data/test/, 自助标注的图片和坐标放入 ./data/det_train/

🔸 将视频数据分割成图片：

cd ./data/
mkdir pic_train/
python cls/processing/vidio_to_pic.py

🔸 将标注的数据集转换成Coco格式：

python cls/processing/make_data_tomm.py

🔸 设置预训练模型： 将COCO预训练模型放入 ./det/pre_model/中

python det/change_premodel.py

2️⃣ 开始训练

cd ./det/
python ./tools/train.py configs/cascade_rcnn_x101_64x4d_fpn_1x.py

✨ 测试部分

1️⃣ 配置测试集文件

把测试集的视频切分成图片：

python cls/processing/test_video_to_pic.py

2️⃣ 下载训练好的模型模型

检测模型：(放置在 ./det/work_dirs/ 中)

分类模型：(放置在 ./cls/checkpoints/vgg19/ 中)

👏 开始！

  • 检测：
python python det/demo_test.py
  • 分类：
python cls/test.py

输出做后的提交结果 submission_new.csv

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