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zhengye1995/Tianchi-2021-Guangdong-Tile-Detection

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2021广东工业智造创新大赛 瓷砖瑕疵检测 解决方案

队伍:我好菜

Siamese Attention FPN 特征差+spatial attention思路

core slides:

Aaron Swartz

  • Siamese Attention FPN
    • 基本框架:Cascade-RCNN
    • backbone: resnet50
    • neck: FPN 基础上引入特征差和空间attention
    • RPN:
      • anchor box assign 采用 ATSS
      • anchor_scale 随训练尺度一起缩小
    • cascade 三个head 根据比赛map计算iou进行对应调整
    • 采用fp16加速训练和增大输入面积来缓解部分小目标问题
  • 后处理
    • NMS
    • 最大score二类后处理, 根据单个图片bbox最高score来对图像进行二次过滤, 判断该图像是否是正常样本

代码环境及依赖 (阿里线上环境)

  • OS: Ubuntu
  • GPU: Telsa V100 (16GB) * 4 (实测训练只需要7-8g显存)
  • python: python3.7
  • nvidia 依赖:
    • cuda: 10或者11均可
    • cudnn: 7.5.1-8 均可
    • nvidia driver version: 430.14 - 最新均可
  • deeplearning 框架: pytorch1.6
  • 其他依赖请参考requirement.txt (和mmdetection一致)

模型训练及预测 (在比赛平台docker方式提交运行)

./run.sh

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author:rill

email:18813124313@163.com

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天池2021广东工业智能制造大赛瓷砖瑕疵检测极客奖方案

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