目标检测比赛思路、tricks集锦、资料汇总

　　百度-视觉技术部-图像核心算法组 实习生直招，随时私信我就行～基于海量图像数据，配合训练涵盖多种视觉任务（检测、识别、分割、编辑、生成等）的大模型研发方向包括但不限于：特征表示学习、多模态学习、自监督表征学习、跨任务统一学习、模型与数据集建设等工作负责相关算法技术落地工作

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　　正文：

　　作为一个没有计算资源，没有接触过目标检测的渣硕第一次参加2021广东工业大赛的比赛2021广东工业智造创新大赛-智能算法赛-天池大赛-阿里云天池

　　1、资源：租了一张2080ti（五百多租一周好贵啊）；

　　2、成绩：初赛 90/4432（进复赛啦），成绩一般，受制于资源以及后期单打独斗参加比赛。

　　3、最终方案：Cascade R-CNN, Backbone: ResNet-50, 在线切图策略训练，测试时使用分水岭算法去了一下黑边（很简单，很多tricks都没尝试，最简单的模型融合也没做，时间和资源都不够用啊。。。）

　　4、悄悄告诉大家，在github中搜tianchi defect detection即可搜到很多开源的冠军方案（我可真是个机灵鬼skr），同理，搜kaggle + 领域也能搜到很多方案。Build software better, together

　　5、声明：第一次写文章以及接触目标检测，若有错误还请善意指正哈，感谢。

　　接下来讲讲思路以及分享我花了大量时间收集的资料（后面有XMIND总结，分享给大家），一句话概括这个任务：超大尺寸图像的极小目标检测

　　数据集图像的尺寸是8192*6000，而目标object则特别小（不知道大家能不能找到可视化出来的红色bbox，注意：这张图一共有三个bbox）训练集里面的一张图像以及其三个bbox

　　看不到就放大它吧放大好几倍，截图出来的结果（还是那么小啊）

　　并且每张图的object特别少（即稀疏）

　　做一个统计：每张图的bbox的数量大部分集中在1-5个

　　看看bbox的面积大小吧：面积都很小啊

　　EDA的代码参考（ps，第一次看到EDA这三个字母我也是懵逼的，查了一下就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA），可能这样看起来更牛）：https://github.com/Kouin/TianCHI_guangdong/blob/main/eda.ipynb?spm=5176.12282029.0.0.26b21aaa83A2vL&file=eda.ipynb

　　对于这种超大尺寸图像的极小目标的检测，第一时间想到卫星图像中的目标检测，查了一下相关资料图源《You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection InSatellite Imagery》，该论文以YOLT代称。https://arxiv.org/pdf/1805.09512v1.pdfYOLT算法笔记_AI之路-CSDN博客

　　参考这篇论文的思路：将原输入图像切块，分别输入模型进行检测，然后再融合结果。

　　具体切块策略（记切图的大小是1333*800）：

　　1、离线切图（先把训练集切图，然后再让网络训练）；2、在线切图（训练时使用RandomCrop等）

　　因为就一块2080ti，想要做到每天都可以有两次结果提交，就先考虑的是离线切图策略。

　　离线切图的三种策略：

　　1.1、做滑动窗口切图：bbox面积特别小，又很稀疏，因此注意排除没有bbox的切图（这会引入很多正常的样本，注意这里，是个坑，后面再讲）。注意需要考虑是否做有overlap的滑动窗口切图。

　　1.2、遍历每个bbox，然后以该bbox作为切图中心坐标，做中心切图；如果其他bbox的坐标满足在该切图范围内，则加入该bbox。例如红色切图是以bbox#1作为中心的，但是bbox#2在红色切图范围内，则该红色切图则会有两个bbox。对于中心切图策略，切图个数应该等于bbox的个数（手残党画的切图框示意）

　　中心切图可能存在的问题：对于bbox很密集的情况，有大量的几乎相差不大的切图（这个对于这个比赛影响不大）大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。

　　1.3、遍历每个bbox然后随机进行坐标偏移：考虑到中心切图引入了先验信息，即每个切图的中心一定会有一个bbox，因此引入随机性。具体的：遍历每个bbox，生成该bbox在切图坐标系中的随机坐标，例如生成的随机坐标是(0,0)，该bbox则在切图的左上角，随机坐标是(1333,800)，则该bbox在切图的右下角。注意：细节上还需要考虑该bbox的长宽，引入长宽后随机坐标会有一个进一步的约束（即切图大小和bbox的长宽来共同限制随机坐标）。同样的，对于随机切图策略，切图个数应该等于bbox的个数大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。和中心切图一样会包含在切图范围内的所有bbox。

　　两个细节需要考虑：1、切图要不要避免把bbox一分为几。滑动窗口切图策略加入overlap即可；其他两种策略肯定会包括每个完整的bbox（只要bbox的大小不超过切图设定的大小，即1333*800）。2、一般的backbone的下采样率（stride）是32，也就是到最后的feature map的一个特征点对应原图的32*32的区域；而大多数bbox的area基本都在100左右，最小的bbox面积为9。YOLT的做法是将stride变为16。

　　对于随机偏移的离线切图，可以做多次即可得到多倍的数据。

　　在线切图（我用的是mmdetection，在线切图的GPU利用率低啊，所以训练起来就比较慢）：

　　2.1、使用RandomCrop

　　2.2、使用RandomCenterCropPad

　　这两个在线切图策略的不同请自己看mmdet的官方实现，提醒一个细节，RandomCrop有参数允许切图中不包括bbox，而RandomCenterCropPad不允许。我理解的是RandomCrop这种设置可以引入不包含bbox的负样本，避免最终结果的误检较多。

　　总结：离线切图相当于网络模型只能看到你给的这些数据了，在线切图每次都用random，数据更多样吧。在线切图的结果会比离线切图的结果好，就是训练慢了一点。

　　回复上面提及到的那个坑：离线切图均考虑的是切图中必须包含bbox才行，在线切图的RandomCenterCropPad得到的切图也是必须包括bbox。但是根据验证集上的可视化结果来看，误检比较多。因此加入没有bbox的切图进行训练是很有必要的。但是呢，细看官方实现RandomCenterCropPad和RandomCrop时（此时已经是比赛最后一天了），发现后者就只需要设置alllow_neg_positive = True即可，由于时间关系没有尝试该策略。

　　测试：因为计算资源受限，使用原图做inference显存不够啊（原图大概需要19G，而2080ti就11G），那没办法啊，把测试集也切图呗。比如切成3600*3600的，再把结果融合到原图的坐标系。注意：1、如果训练时用了多尺度，测试时一般resize到多尺度的中间倍数值，例如训练时resize的多尺度范围是640到1280，测试时进行1.5倍的resize即可。2、如果bbox比较密集的时候，测试时还是参考YOLT做有overlap的切图吧，后面再用NMS过滤一下即可（overlap的比例得统计bbox的面积大小才能更好的设置）。

　　列出几个重要的没有速度要求的话，通用就是Cascade R-CNN + Big backbone + FPN (Bbox长宽比例极端的话考虑加入DCN以及修改anchor的比例值，默认是0.5，1，2，比如可以修改为[0.2, 0.5, 1, 2, 5])，有速度要求就可以尝试YOLO系列（听说YOLO v5在kaggle的小麦检测上霸榜，可以看看他们的notebook），anchor的比例设置还是要多EDA分析得到一个合适的选择。多尺度训练和测试，参考这个关于多尺度的解释https://linzhenyuyuchen.github.io/2020/02/13/MMDetection-%E5%A4%9A%E5%B0%BA%E5%BA%A6%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%B5%8B%E8%AF%95/MMDetection 多尺度训练测试https://posts.careerengine.us/p/5f94519f324fe34f723bcbedfp16精度训练可以减少训练时间伪标签策略（在kaggle小麦检测上可以提三个点），请参考如下https://www.kaggle.com/nvnnghia/yolov5-pseudo-labelinghttps://www.kaggle.com/nvnnghia/fasterrcnn-pseudo-labeling模型总结

　　列出几个重要的：WBF，TTA是涨点神器比赛中无脑降低score的阈值会提升mAP，会有较多误检两个重要的数据增强策略：Mixup以及填鸭式，下面是一个简单的实现https://github.com/chuliuT/Tianchi_Fabric_defects_detection/blob/master/final_commit/Duck_inject.py总结的一些tricks目标检测比赛中的 trick | 极市高质量视觉算法开发者社区https://cloud.tencent.com/developer/article/1486440http://spytensor.com/index.php/archives/53/?aazqne=u9pzg2&lktala=z15jb3初识CV：目标检测比赛中的tricks（已更新更多代码解析）目标检测比赛提高mAP的方法 - 骏腾 - 博客园

　　1、参加比赛可以学到很多东西，尤其是在不懂该领域时。这会让你去了解一些细节而不是单纯看paper时的囫囵吞枣。但是呢，现在detection有很多集成得很好的库了（例如mmdetection），很多细节也是只需要改一些参数，配置一些configs即可。若想细致的了解，还需要看具体的实现大佬们都在玩{精选官网网址: www.vip333.Co }值得信任的品牌平台!。

　　2、参加比赛很重要的一点是团队。作为队长你想要取得什么样的成绩，同时队友也有致力于这个目标的自驱动力，即设置一个合理的目标。如何激发每个成员的主观能动性是很重要的！作为队长，对于整个比赛的进度把控是很重要的，什么时候出一个baseline，基于baseline结果的各种可能细分为各种方向，每个成员在哪些方向进行探索（数据处理/模型等），定期的头脑碰撞很重要。

　　3、实验设置/结果记录，实验结果的管理也很重要，推荐使用一些共享文档来记录（例如腾讯文档，石墨文档）。学会利用身边的一切资源（能找到有卡的队友真是太幸福了），在比赛群里看到有同样思路的其他队伍积极交流啊（这个对我来说帮助很大），避免局部最优，闭门造车嘛。

　　4、自己的总结是参考了很多其他的博客以及知乎文章，因此有一些‘抄袭’吧。若原作者看见了请联系我，可以删除或者加上你的文章链接。感谢！

　　5、知乎图片应该会有压缩，因此上传一个Xmind源文件给大家，有需要的下载即可。里面不仅有上面那些图片的总结源文件，还有mmdetection的使用总结（因为我是一个爱写笔记的人，所以啥都总结），还有一些服务器的使用总结等等，关于Xmind中一些是我加工处理过的，信息传递会存在gap嘛甚至会存在错误，所以欢迎批评指正

　　XMIND源文件网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1ltfQJmC4lMcNO_gX9rcM6w 密码: 9c20

　　总结来一个 目标检测预训练模型（基于对比学习）相关论文梳理，见：清风明月：目标检测预训练模型（基于对比学习）相关论文梳理

　　觉得有用可以点个赞呀，谢谢，比心。