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Kesci underwater objection detection algorithm contest

Primary LanguagePython

Kesci 水下目标检测算法赛 underwater object detection algorithm contest Baseline A榜 mAP 46-47

比赛地址：Kesci 水下目标检测

整体思路

  • detection algorithm: Cascade R-CNN
  • backbone: ResNet50 + FPN
  • post process: soft nms
  • 基于mmdetection, 不是最新版，大家可以自己升级
  • res50 和se50 均可以达到线上testA 46-47 mAP, 经过spytensor验证集成下可以48-49

代码环境及依赖

  • OS: Ubuntu16.10
  • GPU: 2080Ti * 4
  • python: python3.7
  • nvidia 依赖:
    • cuda: 10.0.130
    • cudnn: 7.5.1
    • nvidia driver version: 430.14
  • deeplearning 框架: pytorch1.1.0
  • 其他依赖请参考requirement.txt
  • 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

  • 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/data_process/xml2coco.py 将label文件转换为COCO格式，新的label文件 train.json 会保存在 data/fabric/annotations 目录下

    • 为了方便利用mmd多进程测试（速度较快），我们对test数据也生成一个伪标签文件,运行 tools/data_process/generate_test_json.py 生成 testA.json, 伪标签文件会保存在data/train/annotations 目录下

    • 总体运行内容：

      • python tools/data_process/xml2coco.py

      • python tools/data_process/generate_test_json.py

  • 预训练模型下载

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=1.1.0 torchvision=0.3.0 cudatoolkit=10.0 -c pytorch

    3. 安装其他依赖 pip install cython && pip --no-cache-dir install -r requirements.txt

    4. 编译cuda op等： python setup.py develop

模型训练及预测

  • 训练
1. 运行：
    
    r50:
    
	chmod +x tools/dist_train.sh

    ./tools/dist_train.sh configs/underwater/cas_r50/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py 4
    
    se50:
    
	chmod +x tools/dist_train.sh

    ./tools/dist_train.sh configs/underwater/cas_se/cas_se50_12ep.py 4
    
    (上面的4是我的gpu数量，请自行修改)

2. 训练过程文件及最终权重文件均保存在config文件中指定的workdir目录中
  • 预测
1. 运行:

    r50:

    chmod +x tools/dist_test.sh

    ./tools/dist_test.sh configs/underwater/cas_r50/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py workdirs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x/latest.pth 4 --json_out results/cas_r50.json

    (上面的4是我的gpu数量，请自行修改)
    
    se50:

    chmod +x tools/dist_test.sh

    ./tools/dist_test.sh configs/underwater/cas_se/cas_se50_12ep.py workdirs/cas_se50_12ep/latest.pth 4 --json_out results/cas_se50.json

    (上面的4是我的gpu数量，请自行修改)

2. 预测结果文件cas_r50.bbox.json 和 cas_se50.json 会保存在 /results 目录下

3. 转化mmd预测结果为提交csv格式文件：
   
   python tools/post_process/json2submit.py --test_json cas_r50.bbox.json --submit_file cas_r50.csv
   
   python tools/post_process/json2submit.py --test_json cas_se50.bbox.json --submit_file cas_se50.csv

   最终符合官方要求格式的提交文件 cas_r50.csv 位于 submit目录下

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