DCIC 2022 海上船舶智能检测第三名解决方案 — 深度炼丹

团队：深度炼丹

一. 算法解决方案

1.1 解决方案

预处理
- 形态学闭操作处理图片：增强小目标船只
数据增强
- Mosaic，MixUp （只在YOLOX中work）
- GridMask，Flip，Translate
模型架构
- ConvNext
- Swin-T
- YoloX
模型融合
- WBF融合多次结果

1.2 创新性

anchor适应赛题数据
- 根据训练集给出的目标label，统计目标长短边比例，目标大小
- 根据统计数据更改anchor ratio 和 anchor scale以适应小目标与船只目标大小
cascade iou阈值适应赛题map要求
- cascade 每个head的预测bbox结果在其对应iou阈值的AP上效果最好
- 根据比赛0.5的iou要求, 将cas三个head的iou阈值调整为0.3, 0.4, 0.5
加入背景类
- 由于SAR图像背景多样性，船只靠岸时，船只离岸在海面时，船只目标容易与背景混淆，因此引入背景类
- 在目标的周围生成与目标相同大小的背景类，将此类作为新类别加入到模型训练中，使得模型不仅学习到船只特征，对于背景场景也有一定的先验知识。在测试阶段，我们只需要关注船只类别的识别结果即可
ConvNext双阶段训练
模型集成
- 使用WBF对三个模型的检测结果ensemble
- 模型权重采用逐级递增策略，Yolox，Swin-T，ConvNext从1开始递增 weights = [1, 2, 3, 4 ...]
- WBF选取max模式，iou_thred = 0.5

1.3 其他尝试

其他尝试，但不work：

anchor设置为8尺寸
focal loss + GIoU
mixup+mosaic （只有YoloX中work）
box head的回归loss替换为giou loss, 替换为iou loss
SWA
global context block
多尺度训练（只有YoloX中work）
Grid Mask

二. 启动docker容器

为达到主办方复线要求，我们把运行环境打包成镜像方便主办方运行

2.1 镜像说明

该镜像内只包含运行环境

克隆仓库：git clone https://gitee.com/PHP_Go_c51e/DCIC2022_ShipDetection-DeepAlchemy.git
下载数据：从该链接百度云:3xtp内的数据文件夹内下载数据，解压后放置到/data/user_data文件路径下，此时/data/user_data应该包含数据文件：dcic_coco_dataset/dcic_coco_2cls_dataset/ dcic_denoise_2cls_dataset/dcic_full_coco_2cls_dataset/dcic_full_coco_dataset ，具体数据说明请查看下文《5.2 数据说明》

注意：/data/user_data中已存在这些空文件夹直接覆盖即可
下载预训练模型：按照下文《六. 预训练模型下载》中的链接，下载预训练模型。下载后分别放置到指定文件夹下，ConvNeXt和Swin-Transformer预训练模型放置在/data/code/mmdet/pretrained/文件夹下，YOLOX预训练模型放置在/data/code/yolox/pretrained/文件夹下

2.2 运行指令

进入git仓库代码所在目录*/DCIC2022_ShipDetection-DeepAlchemy下(该目录下包含Dockerfile)

docker build -t da . (根据Dockerfile构建容器)
nvidia-docker run --shm-size=8G -v /data:/data -it da:latest sh run.sh （启动容器 一键训练+推理）

Tips : 请指明共享内存--shm-size=8G

2.3 data目录层级结构

|-- data
    |-- raw_data
        |-- (原生数据)
	|-- user_data
	    |-- dcic_coco_dataset
	    |-- dcic_coco_2cls_dataset
	    |-- dcic_denoise_2cls_dataset
	    |-- dcic_full_coco_dataset
	    |-- dcic_full_coco_2cls_dataset
    |-- code
        |-- mmdet
        |-- yolox
        |-- utils
    |-- prediction_result
	    |-- result.csv
    |--README.md

三. 代码环境及依赖

OS：CentOS Linux release 7.8.2003 (Core)
内核版本：Linux version 3.10.0-1127.19.1.el7.x86_64 ([email protected]) (gcc version 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-39) (GCC) )
GPU：Tesla V100-SXM2 32GB * 8
Python：python3.7
Nvidia依赖：
- cuda：10.2 / 11.3
- cudnn：7.6.5 / 8.2.0
DL框架：
- torch 1.10.2
- torchvision: 0.11.3
Detection框架：
- Openmmlab - mmdetection
- mmvc-full：1.4.0
- mmdet：2.11.0
混合精度训练框架:
- apex: 0.1
Docker:
- Cuda: 11.3
- Cudnn: 8.2.0
- Torch: 1.10
- python: 3.7
- mmcv_full: 1.4.0

详细requirements请查看openmmlab_ens.yaml 和 yolox_ens.yaml

四. 依赖安装及编译

如不需要docker运行，则可以手动安装和编译运行环境，具体操作如下：

openmmlab环境：

创建虚拟环境： conda create -n openmmlab python=3.7 并激活conda activate openmmlab
安装pytorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch
安装其他依赖：pip install -r openmmlab_ens.txt
安装 mmcv-full(1.4.0) ：按照mmdetection官方说明安装(需要对应cuda及torch版本)

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/731a28ee7b73452a859d507c99185d1c0d238cb8/docs/get_started.md

编译mmdetection：

cd 到代码目录下
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

yolox环境：

创建虚拟环境： conda create -n yolox python=3.7 并激活conda activate yolox
安装pytorch：conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
安装其他依赖：pip install -r yolox_ens.txt

编译yolox：

cd 到yolox代码目录下
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

五.数据准备

5.1 COCO格式

training_dataset分割成训练集与验证集：取training_dataset中39223.jpg 到最后39612.jpg，一共220张图片和labels当作验证集，剩余21284张图片和labels当作训练集

制作COCO格式数据集

新建train，val和test文件夹，并将分割好的训练集放到train文件夹中，验证集放到val文件夹中，测试集放到test文件夹中。

通过xx中的path_replacer.py生成train.txt, val.txt和test.txt：

train.txt:

python path_replacer.py --path_image_folder /train文件夹路径/ --path_txt /生成train.txt的存放路径(路径最后记得加/train.txt)/

例如：python path_replacer.py --path_image_folder/data/home/scv1442/run/DCIC_2022_Swin-Transformer/data/dcic_coco_dataset/train --path_txt /data/home/scv1442/run/DCIC_2022_Swin-Transformer/data/dcic_coco_dataset/train.txt

val.txt与test.txt生成方式与上述相同

通过main.py生成COCO格式的annotations：

生成train.json:

python main.py --path /train.txt存放路径/ --output /生成json文件的名称(注意生成的json在output文件夹下)/

例如：python main.py --path /data/home/scv1442/run/DCIC_2022_Swin-Transformer/data/dcic_coco_dataset/train.txt --output train.json

生成val.json和test.json：与上述相同

train.json,val.json和test.json放置到annotations文件中

数据层级结构：

dcic_coco_dataset/
	annotations/
		train.json
		val.json
		test.json
	train/
		00001.jpg
		00001.txt
		...
	val/
		00002.jpg
		00002.txt
		...
	test/
		00003.jpg
		...
	train.txt
	val.txt
	test.txt

可直接下载制作好的COCO数据集 地址：百度云code:3xtp

5.2 数据说明

dcic_coco_dataset：原始数据集转换成COCO格式，并取最后训练集220张作为验证集
dcic_full_coco_dataset：原始数据集换成COCO格式，全量训练集用于训练
dcic_coco_2cls_dataset：原始数据集加入背景类转换成COCO格式，并取最后训练集220张作为验证集
dcic_denoise_2cls_dataset：原始数据集经过形态学闭操作预处理后加入背景类转换成COCO格式，并取最后训练集220张作为验证集
dcic_full_coco_2cls_dataset：原始数据集加入背景类转换成COCO格式，全量训练集用于训练

六. 预训练模型下载

ConvNeXt 预训练模型：

cascade_mask_rcnn_convnext_xlarge_22k_3x.pth：https://dl.fbaipublicfiles.com/convnext/coco/cascade_mask_rcnn_convnext_xlarge_22k_3x.pth
官方下载页面：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt/tree/main/object_detection

Swin-Transformer 预训练模型：

swin_large_patch4_window7_224_22k.pth：https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_large_patch4_window7_224_22k.pth
swin_small_patch4_window7_224.pth:https://github.com/SwinTransformer/storage/releases/download/v1.0.0/swin_small_patch4_window7_224.pth
官方下载页面：https://github.com/SwinTransformer/storage/releases

YoloX 预训练模型：

yolox_x.pth: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases/download/0.1.1rc0/yolox_x.pth
官方下载页面：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX/releases

下载后分别放置到./mmdet/pretrained和./yolox/pretrained文件夹下即可

七. 模型训练

ConvNeXt系列

Exp1：原版ConvNeXt / 配置文件：cascade_convnext_x_exp1.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/cascade_convnext_x_exp1.py 8 (这里我们使用了8卡)

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/cascade_convnext_x_exp1 目录下

Exp2：640尺度训练原版ConvNeXt / 配置文件：cascade_convnext_x_1cls_640_exp2.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/cascade_convnext_x_1cls_640_exp2.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/cascade_convnext_x_1cls_640_exp2 目录下

Exp4: Exp1为预训练权重训练全量数据 / 配置文件：cascade_convnext_x_1cls_full_exp4.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/cascade_convnext_x_1cls_full_exp4.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/cascade_convnext_x_1cls_full_exp4 目录下

Exp5: Exp1为预训练权重训练2class的全量数据 / 配置文件：cascade_convnext_x_2cls_full_exp5

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/cascade_convnext_x_2cls_full_exp5.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/cascade_convnext_x_2cls_full_exp5 目录下

Exp6: Exp2为预训练权重训练2class的640尺度全量数据 / 配置文件：cascade_convnext_x_2cls_full_640_exp6.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/cascade_convnext_x_2cls_full_640_exp6.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/cascade_convnext_x_2cls_full_640_exp6 目录下

Exp9: Exp1为预训练权重训练2class 256尺度经过数据增强的数据配置文件：cascade_convnext_x_2cls_full_aug_256_exp9.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/cascade_convnext_x_2cls_full_aug_256_exp9.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/cascade_convnext_x_2cls_full_aug_256_exp9 目录下

Swin-Transformer 系列

Exp1: 2class 256尺度数据增强 / 配置文件：swin_large_2cls_full_exp1.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/swin_large_2cls_full_exp1.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/swin_large_2cls_full_exp1 目录下

Exp2: 以Exp1权重为预训练模型继续训练18epoch / 配置文件：swin_large_continue_exp2.py

./tools/dist_train.sh ./configs/convnext/swin_large_continue_exp2.py 8

训练后的log和权重文件都保存在./work_dirs/swin_large_continue_exp2 目录下

YOLOX 系列

Exp1: 2class训练yolox-x模型230个epoch

python tools/train.py --experiment-name yolox_x_2cls_230epoch -f exps/yolox_x.py --devices 8 --batch-size 64 -o --ckpt pretrained/yolox_x.pth

Exp2: 2class训练降噪数据130个epoch

python tools/train.py --experiment-name yolox_x_2cls_denoise_130epoch -f exps/yolox_x.py --devices 4 --batch-size 32 -o --ckpt pretrained/yolox_x.pth

线上成绩/训练Log及模型权重：

为帮助主办方复现，我们提供了所有的训练log以及模型权重：

ConvNext	线上得分	配置文件	训练log	模型权重
Exp1	0.9652	Exp1	convnext_exp1.log	百度云:3xtp
Exp2	0.9623	Exp2	convnext_exp2.log	百度云:3xtp
Exp4	0.9667	Exp4	convnext_exp4.log	百度云:3xtp
Exp5	0.9674	Exp5	convnext_exp5.log	百度云:3xtp
Exp6	0.9630	Exp6	convnext_exp6.log	百度云:3xtp
Exp9	0.9653	Exp9	convnext_exp9(1).log / convnext_exp9(2).log	百度云:3xtp

Swin-Transformer	线上得分	配置文件	训练log	模型权重
Exp1	0.9584	Exp1	swin_exp1.log	百度云:3xtp
Exp2	0.9575	Exp2	swin_exp2.log	百度云:3xtp

YoloX	线上得分	配置文件	训练log	模型权重
Exp1	0.9581	Exp1	yolox_exp1.txt	百度云:3xtp
Exp2	0.9589	Exp2	yolox_exp2.txt	百度云:3xtp

八. 推理测试

ConvNeXt和Swin-Transformer系列

./tools/dist_test.sh ./配置文件路径/ /模型参数路径/ 8 --format-only --options "jsonfile_prefix=./json名称"

例如：
./tools/dist_test.sh ./configs/swin/swin_large.py /data/home/scv1442/run/DCIC_2022_Swin-Transformer/work_dirs/swin_large_18epoch/latest.pth 8 --format-only --options "jsonfile_prefix=./swin_large_18epoch"

YOLOX系列

python tools/demo.py image -expn 文件生成路径 -f exps/yolox_x.py -c /模型参数路径/ --path /测试数据路径/ --conf 0.5 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device gpu

例如：
python tools/demo.py image -expn yolox_x_2cls_230epoch -f exps/yolox_x.py -c /data/home/scv1442/run/DCIC2022_YOLOX/YOLOX_outputs/yolox_x_2cls_230epoch/last_epoch_ckpt.pth --path /data/home/scv1442/run/DCIC2022/DCIC2022_dataset/images/test --conf 0.5 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device gpu

九. 模型融合

使用WBF对三个模型的检测结果ensemble

模型权重采用逐级递增策略，Yolox，Swin-T，ConvNext从1开始递增 weights = [1, 2, 3, 4 ...]
WBF选取max模式，iou_thred = 0.5

data/code/utils/wbf_test.py

十. 提交格式转换

data/code/utils/post_process.py

十一. 联系

[email protected]

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一. 算法解决方案

1.1 解决方案

1.2 创新性

1.3 其他尝试

二. 启动docker容器

2.1 镜像说明

2.2 运行指令

2.3 data目录层级结构

三. 代码环境及依赖

四. 依赖安装及编译

openmmlab环境：

yolox环境：

五.数据准备

5.1 COCO格式

5.2 数据说明

六. 预训练模型下载

七. 模型训练

ConvNeXt系列

Swin-Transformer 系列

YOLOX 系列

线上成绩/训练Log及模型权重：

八. 推理测试

ConvNeXt和Swin-Transformer系列

YOLOX系列

九. 模型融合

十. 提交格式转换

十一. 联系

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2.2 运行指令

2.3 data目录层级结构

三. 代码环境及依赖

四. 依赖安装及编译

openmmlab环境：

yolox环境：

五.数据准备

5.1 COCO格式

5.2 数据说明

六. 预训练模型下载

七. 模型训练

ConvNeXt系列

Swin-Transformer 系列

YOLOX 系列

线上成绩/训练Log及模型权重：

八. 推理测试

ConvNeXt和Swin-Transformer系列

YOLOX系列

九. 模型融合

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