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Open vocabulary detection contest - 开放世界目标检测竞赛 2023 第六名方案

Primary LanguagePythonApache License 2.0Apache-2.0

Open Vocabulary Detection Contest - 开放世界目标检测竞赛 2023 第六名方案

本方案基于Detic

数据

使用的数据为，竞赛提供的检测数据集，以及只有类别标注的弱监督数据集

弱监督数据集的搜集过程为，使用爬虫程序，在京东商城上用商品中文搜索，下载第一页搜索结果中的图像并过滤

弱监督数据集总共含有13,428张图片

方案

使用GIoU Loss（g）、SIoU Loss（s），指数滑动平均EMA（E），多尺度测试（T），伪标注微调（PLFT）等技术，详细方案介绍，提取码ra23

性能

Novel Base All
IF_E_g 39.894 41.564 40.729
IF_E_s 42.022 41.939 41.980
IF_E_s_T 42.842 43.721 43.282
IF_E_s_T_PLFT 43.317 45.593 44.455

训练及测试

IF_+_E_s_T的训练和推理命令分别为：

# 训练
python train_net.py --num-gpus 1 --config-file configs/360.yaml MODEL.WEIGHTS models/Detic_LCOCOI21k_CLIP_SwinB_896b32_4x_ft4x_max-size.pth OUTPUT_DIR final/ IF_+_E_s_T

# 推理
python demo.py --config-file configs/360.yaml --input data_final_contest/test/* --output output/test/ --vocabulary custom --custom_vocabulary headphone --confidence-threshold 0.0001 --pred_all_class --opts MODEL.WEIGHTS final/IF_+_E_s_T/model_0136444.pth

IF_+_E_s_T_PLFT的训练和推理命令分别为：

# 训练
python train_net.py --num-gpus 1 --config-file configs/360_plft.yaml MODEL.WEIGHTS final/IF_+_E_s_T/model_0136444.pth OUTPUT_DIR final/IF_+_E_s_T_PLFT

# 推理
python demo.py --config-file configs/360_plft.yaml --input data_final_contest/test/* --output output/test/ --vocabulary custom --custom_vocabulary headphone --confidence-threshold 0.0001 --pred_all_class --opts MODEL.WEIGHTS final/IF_+_E_s_T_PLFT/model_0008492.pth