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

比赛地址：2021广东工业智造创新大赛瓷砖瑕疵检测

Siamese Attention FPN 特征差+spatial attention思路

core slides:

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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