LogDet
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20 hours ago •
CarryHJR
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2022天池商品标志目标检测
本仓库介绍
为了备战 ICME-2022 安全AI挑战者计划第九期：小样本商标检测挑战赛，当前工作和未来工作计划: 已完成工作:
- 基于开源的openbrand数据集制作了LogDetMini 数据集，基于coco格式，并开源
- 基于LogDetMini进行数据可视化分析
LogDetMini/eda/eda.ipynb - 基于mmdetection进行baseline实验和基础调参实验
- 初赛 ContestStage1 的 eda
ContestStage1/eda/logdet-eda.ipynb - 进行baseline实验
未来工作计划:
- 继续调优
欢迎在issue区讨论
初赛实验(ContestStage1)
为方便实验对比，本地划分了0.2作为 val，见 ContestStage1/data
| 方案 | 本地val | 线上 | Training time/h |
|---|---|---|---|
| swinb_3x_bigsize_anchor_bs2x8 | 0.591 | 0.5114 | 1.5 |
| swinb_3x_bigsize_anchor_bs2x8(all) | \ | 0.54 | \ |
| swinb_3x_bigsize_anchor_bs2x8(all+scale_score) | \ | 0.58 | \ |
| swinb_3x_bigsize_anchor_bs2x8(all+scale_score+autoaug) | \ | 0.60 | \ |
采用的一些处理
- global context feature : https://github.com/CarryHJR/LogDet/issues/5
- scale_score : https://github.com/CarryHJR/LogDet/issues/17
- 训练推理命令 : https://github.com/CarryHJR/LogDet/issues/21
- 基于json划分本地train val : https://github.com/CarryHJR/LogDet/issues/10
涨点方案(未严谨消融实验)
| 方案 | 本地val | 线上 |
|---|---|---|
| autoaug | +0.02 | +0.015 |
| 全量数据 | \ | +0.025 |
LogDetMini数据集
下载地址: https://pan.baidu.com/s/1fg9IaPh061iD7w5aiIX3qg?pwd=m3gm
.
├── class_names.txt
├── images
├── instances_train2017.json
└── instances_val2017.json
简单介绍: 从openbrand数据模拟复赛分布，随机选取了50类，每类20张作为train, 20张作为val，train和val之间数据不重复
正式赛开始后，感觉和构建的 mini 数据集有一定区别，LogDetMini 移到这里
CarryHJR