Kaggle实战目标检测奇淫技巧合集

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本文授权转载自   我爱计算机视觉

本文来自52CV群友Spytensor参加Kaggle目标检测比赛的总结，作者是位数据竞赛爱好者，文章非常具有实战意义。欢迎收藏～

原文链接：

http://spytensor.com/index.php/archives/53/

背景

国内的数据竞赛真的缺乏交流，还是喜欢 kaggle 的 kernel 和讨论区，真硬核！这里分享一下我总结的一些目标检测中会用到的 “奇淫技巧”，牵扯到代码的我就直接拿 mmdetection[1] 来举例了，修改起来比较简单。

1. 模型选择

近一年多以来目标检测领域没有太大的动静，即使最近一段时间的 Anchor Free 和神经网络搜索框架比较热，但都没有太大的革新，当前检测竞赛圈的通用配置还是 Cascade-R-CNN + ResNeXt/ResNet 系列 + FPN+DCN 2，毕竟二阶段为王！然后就是一些根据实验结果的调整了，由于商汤没有开源 SeNet 系列的训练模型，所以如果有卡的话可以自己搞。

2. 数据预处理

如果你 baseline 选的准，那么基本上已经领先一大部分人了，但是如果在数据预处理过程中没有搞好，那基本上就跟 TOP 系列无缘了，毕竟在数据处理上能够领先的大佬，后面炼丹的技术也绝对不差。这里分为以下几个部分聊一聊数据这方面的策略：

2.1 数据扩充

如果说待检测目标具有旋转不变性，那这里就可以对目标做上下翻转、左右反转、90°*3 旋转等操作；如果目标中存在模糊的情况，在扩充的时候也可以适当做一些高斯模糊什么的；对于颜色抖动、锐度变化、随机缩放等这些操作，我实验的过程中也很难界定他们的效果，而且跟队友做相同实验时，所起的作用也不一样，总结来说，有的时候真的是随机上分。

2.2 mixup

mixup 的意思就是将两张图按照一定的比例混合在一起，详情移步论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks[4]。这里要说的是如何 mixup，如何选择 mixup 的对象。

在工业类缺陷检测或者违禁物品检测中，常常会给出一些不含有待检测目标的正常图像，可以将含有目标的图像和随机选取的正常图像进行 mixup（随机意味着更多的组合~），这样数据量又上来了。还有一种是徐大哥用的比较骚的操作，就是跟 coco 的数据集进行 mixup，真是服气。。。

2.3 填鸭式

这个肯定别人也这么叫过，但是我们队一开始想到的时候，就这么称呼了。所谓填鸭式，就是将一些目标（也可以是误捡的）扣出来，放到没有目标的图上去，增加图像的鲁棒性。比如我们在钢筋识别的时候，有一些小石子和吊机容易被误判成钢筋，索性就选了一些图，把这些伪目标填充合理的位置上，效果就是没有再误判过了。

在津南 2 违禁物品的检测中，我们一开始也测试了 mixup 的策略，但是效果一般，后来改用 “填鸭式” 处理，效果要好很多，应该说前排基本都用了这个方法吧（猜测）。这里有一个要注意的就是“随机”，要是能够让目标在正常图像中的随机位置填充并且随机旋转和缩放，那就完美了，无奈这个没有实现好，如果有大佬实现了，求指导。。。。

3. 预训练模型

数据处理完以后，基本上就是要冲击前排了，这里就是要考虑如何选用预训练模型了，一般的检测都是使用 ImageNet 预训练的 backbone，这是基本配置，高级一点的就是针对数据集做一次预训练，比如津南 2 的违禁物品检测，可以将所有目标裁剪出来，然后训练一个不错的分类模型，这样的初始化相比 ImageNet 就要好太多了。。。

再一点就是使用 coco 预训练的完整检测模型权重，这样的效果就是模型收敛速度贼快，而且效果一般都比较好，也是大家最常用的方法，这里给出 mmdetection 修改 coco 预训练权重类别数的脚本：

# for cascade rcnn

import torch

num_classes = 21

model_coco = torch.load("cascade_rcnn_x101_32x4d_fpn_2x_20181218-28f73c4c.pth")

# weight

model_coco["state_dict"]["bbox_head.0.fc_cls.weight"].resize_(num_classes,1024)

model_coco["state_dict"]["bbox_head.1.fc_cls.weight"].resize_(num_classes,1024)

model_coco["state_dict"]["bbox_head.2.fc_cls.weight"].resize_(num_classes,1024)

# bias

model_coco["state_dict"]["bbox_head.0.fc_cls.bias"].resize_(num_classes)

model_coco["state_dict"]["bbox_head.1.fc_cls.bias"].resize_(num_classes)

model_coco["state_dict"]["bbox_head.2.fc_cls.bias"].resize_(num_classes)

#save new model

torch.save(model_coco,"coco_pretrained_weights_classes_%d.pth"%num_classes)

这里再说一下 backbone 的选择，因为要考虑到要使用 coco 预训练权重的原因，暂时采用的都是官方给出的模型以及对应的 backbone。我自己也在 mmdetection 中实现了 SeNet 系列的 backbone，无奈没卡，没法训一个 coco 出来。。。。

4. 训练技巧

深度炼丹名不虚传。。。。。

4.1 warmup lr

翻译一下就是对学习率进行预热，最开始是在 ResNet 的论文中提到的一种方法，原始是先在前几个 epoch 或 iter 或目标达到一个水准之前以小于预设值得 lr 进行训练，然后再恢复 lr 到初始值。后来 Facebook 提出了改良版本，详情请移步论文： Gradual warmup[5]，这也是当前检测和分割中必不可少的环节，mmdetection 中默认是启用了的：

lr_config = dict(

policy='step',

warmup='linear',

warmup_iters=500,

warmup_ratio=1.0 / 3,

step=[8, 11])

4.2 lr 如何计算

学习率的初始化设置一直是一个比较头疼的问题，有的时候需要经常实验才能得到一个比较好的值，我们在检测任务中常用的计算方法是：lr = 0.02 / 8 x num_gpus x img_per_gpu / 2，一般情况都是这么计算后设置。

4.3 多尺度训练

检测的两大任务：分类和定位，定位需要模型能够适应变化频繁的尺度特征，但是这恰恰是卷积神经网络所不具备的，目前在网络模型上通过 FPN 结构可以缓解一部分，另外就是多尺度训练，在不同的 iter 下选择不同的尺度进行训练，注意尺寸最好时能够被 32 整除，不过 mmdetection 会检查这一点，帮你 pad 一下。

4.4 损失函数

4.4.1 Focal Loss

这是 CV 中根据实验结果调整损失函数最先考虑的一个，论文: Focal Loss for Dense Object Detection, 主要是针对模型拟合困难的样例或者样本不均衡的样例，在图像分类中常用作最终的损失函数，直接进行优化，而在目标检测中却有两个选择，一个是在 RPN 层使用 FocalLoss，这样可以缓解由于目标占比较少导致生成的 anchor 正负样本比例失衡；另一种就是类似图像分类一样，在 bbox_head 中使用，mmdetection 中的相应配置 (如果要正确使用，需要做点改动，自行修改源码吧，不难)：

#1. rpn 处更改

rpn_head=dict(

type='RPNHead',

in_channels=256,

feat_channels=256,

anchor_scales=[8],

anchor_ratios=[0.5, 1.0, 2.0],

anchor_strides=[4, 8, 16, 32, 64],

target_means=[.0, .0, .0, .0],

target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0],

loss_cls=dict(

type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),

loss_bbox=dict(type='SmoothL1Loss', beta=1.0 / 9.0, loss_weight=1.0))

#2. bbox_head 处更改

bbox_head=dict(

type='SharedFCBBoxHead',

num_fcs=2,

in_channels=256,

fc_out_channels=1024,

roi_feat_size=7,

num_classes=81,

target_means=[0., 0., 0., 0.],

target_stds=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2],

reg_class_agnostic=False,

loss_cls=dict(

type='CrossEntropyLoss', #在此处替换

use_sigmoid=False,

loss_weight=1.0),

loss_bbox=dict(

type='SmoothL1Loss', beta=1.0, loss_weight=1.0)))

4.4.2 GIou Loss

Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression，之前旷世提出了 Iou Loss 收敛性较差，GIOU 的详细介绍，我之前一篇博客介绍了，这里不再赘述，详情移步：Generalized Intersection over Union, 这里只提一下，这种损失函数对增加框的回归效果比较有效，如果你的任务要求 IOU > 0.8 或者更高，这个可以优先考虑。

4.4.3 其他损失函数

针对分类的损失函数可以试试如 GHM-C Loss，针对回归的损失函数可以试试如 GHM-R Loss。

4.5 OHEM

OHEM(online hard example mining)，翻译过来就是在线难例挖掘，就是对所有的 ROI 的损失进行评估，选择损失较大的来优化网络。

5. infer 技巧

5.1 TTA

检测任务中使用比较多的就是多尺度预测，这个时间开销有点高，但是效果也是不错的。另外一个就是 CV 中最常用的 TTA 了（Test Time Augmentation），如果在训练的过程中加入了旋转和翻转，那么前向过程中也需要加上，即使训练没用的话，加上翻转也会有提升。

5.2 Soft-NMS

Soft-NMS 改进了之前比较暴力的 NMS，当 IOU 超过某个阈值后，不再直接删除该框，而是降低它的置信度 (得分)，如果得分低到一个阈值，就会被排除；但是如果降低后仍然较高，就会被保留。实现细节移步：NMS 与 soft NMS

在 mmdetection 中的设置如下：

test_cfg = dict(

rpn=dict(

nms_across_levels=False,

nms_pre=1000,

nms_post=1000,

max_num=1000,

nms_thr=0.7,

min_bbox_size=0),

rcnn=dict(

score_thr=0.05, nms=dict(type='soft_nms', iou_thr=0.5), max_per_img=100),

keep_all_stages=False)

参考文献

[1] : mmdetection
[2] : Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
[3] : Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results
[4] : Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
[5] : Gradual warmup

*延伸阅读

• 深度学习的目标检测算法是如何解决尺度问题的？

• 算力限制场景下的目标检测实战浅谈

• 聊聊目标检测中的多尺度检测（Multi-Scale），从 YOLO到FPN，SNIPER，SSD 填坑贴和极大极小目标识别

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