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OIDV5_BASELINE_MODEL.md

File metadata and controls

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CascadeCA RCNN

简介

CascadeCA RCNN是百度视觉技术部在Google AI Open Images 2019-Object Detction比赛中的最佳单模型,该单模型助力团队在500多参数队伍中取得第二名。Open Images Dataset V5(OIDV5)包含500个类别、173W训练图像和超过1400W个标注边框,是目前已知规模最大的目标检测公开数据集,数据集地址:https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html。团队在比赛中的技术方案报告地址:https://arxiv.org/pdf/1911.07171.pdf

方法描述

该模型结合了当前较优的检测方法。具体地,它将ResNet200-vd作为检测模型的骨干网络,其imagenet分类预训练模型可以在这里下载;结合了CascadeCA RCNN、Feature Pyramid Networks、Non-local、Deformable V2等方法。在这里需要注意的是,标准的CascadeRCNN是只预测2个框(前景和背景,使用得分信息去判断最终前景所属的类别),而该模型对每个类别都单独预测了一个框(Cascade Class Aware)。最终模型框图如下图所示。

由于OIDV5的类别不均衡现象比较严重,在训练时采用了动态采样的策略去选择样本并进行训练;多尺度训练被用于解决边框面积范围太大的情况;此外,团队使用Libra loss替代Smooth L1 loss,来计算预测框的loss;在预测时,使用SoftNMS方法进行后处理,保证更多的框可以被召回。

Objects365 Dataset和OIDV5有大约189个类别是重复的,因此将两个数据集合并进行训练,用于扩充OIDV5的训练数据,最终该模型与其性能指标如下表所示。更具体的模型训练和融合策略可以见:OIDV5技术报告

OIDV5模型训练结果如下。

模型结构 Public/Private Score 下载链接
CascadeCARCNN-FPN-Dcnv2-Nonlocal ResNet200-vd 0.62690/0.59459 模型

此外,为验证模型的性能,团队基于该模型结构,也训练了针对COCO2017和Objects365 Dataset的模型,模型和验证集指标如下表。

模型结构 数据集 验证集mAP 下载链接
CascadeCARCNN-FPN-Dcnv2-Nonlocal ResNet200-vd COCO2017 51.7% 模型
CascadeCARCNN-FPN-Dcnv2-Nonlocal ResNet200-vd Objects365 34.5% 模型

COCO和Objects365 Dataset数据格式相同,目前只支持预测和评估。

使用方法

OIDV5数据集格式与COCO不同,目前仅支持单张图片的预测。OIDV5的模型评估方法可以参考文档

  1. 下载模型并解压。

  2. 运行预测程序。

python -u tools/infer.py -c configs/oidv5/cascade_rcnn_cls_aware_r200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms.yml -o weights=./oidv5_cascade_rcnn_cls_aware_r200_vd_fpn_dcnv2_nonlocal_softnms/ --infer_img=demo/000000570688.jpg

其中模型所在文件夹需要根据自己放置的位置进行修改。

检测结果图像可以在output文件夹中查看。

模型检测效果