余姚啄云：2021科大讯飞-X光安检图像识别赛Top1方案

此同一大类的远距离的尺寸关联不必特别大。这一点和自然现象场面下的远距离有相当大有所不同，自然现象场面下的远距离是有近大远小的情况的，也就是同一远距离在有所不同距离的显微上，宏观可能会有非常大的关联。

因此，在同步进行多宏观特训时，首先并不需要统计数据资料集中都同一大类远距离的覆盖面积关联产自，然后据此设计出大致的纹理区域内，于是又同步进行降温实验室找到最佳的纹理宏观。

前提迭代：

首先，以右图片原始大小不一为基准，另设纹理数目区域内为(1.5, 3.5)同步进行右图片和远距离的纹理；

然后，另设最大者纹理覆盖面积，对于纹理后远大于最大者覆盖面积的右图片，可用最大者覆盖面积同步进行截断管控。

5. StackImage

在决赛末期，由于提供者了大量的无表单数据资料，因此自然现象想到为无表单数据资料分解仅仅只是表单来同步进行半委派研习，为此我们开发计划了StackImage数据资料过关斩将化原理，其借以在于：

a. 过关斩将化结果显示多样性

b. 研习无表单数据资料上的充满信心和着重反馈

c. 通过填充过关斩将委派反馈和弱委派反馈，达到弱化仅仅只是表单中都声响数据资料的借以。

前提迭代：

a. 同时取一张只见表单的右图片和一张无表单的右图片，无加注右图片可用半委派加注反馈

b. 将两张右图象以水平或垂直的方式将同步进行stack，正向按照覆盖面积最大者的原则

c. 无法具体上对齐的地方用255填充

可视化真实感：

建模自由选择和特训

1. 建模自由选择

检查支架架：mmdetection

检查建模：

虽然现今swin-transformer很火，但是由于对其不是非常熟悉，另外transformer新作建模特训一般都并不需要较长时长和相当大的GPU显存，因此选用二下一阶段经典网络faster-rcnn作为较宽建模。

这里没有有可用本年亚军计划可用的cascade-rcnn作为检查建模较宽，主要是考虑值得注意：

a. cascade-rcnn主要是对与gt的iou大于0.5的bbox的进一步构建坐标，对AP50的增加贡献较小。

b. cascade-rcnn建模相当大，不利于末期建模混合方式将而的可用。

c. cascade-rcnn建模清空显存相当大，且并不需要非常长的特训时长。

backbone自由选择：

res2net101，不解释了，又过关斩将又快。

建模自由选择小熟练：根据充分，coco检查建模先为特训相较于imagenet分类法先为特训有非常快的真实感，因此须以mmdetection中都亦有coco检查先为特训方差的建模。

2. Tricks

前提调参，根据对赛题的比对和对赛题的思考，对建模内特别常量但会变动，比如研习率、rcnn正负结果显示滤波使用量、研习率衰减方式将而等。

建模子系统便是FPN，过关斩将化对小远距离的识别系统灵活性，一般mmdetection解决弊端的fasterrcnn有自只见。

建模子系统便是DCN，DCN一般都会有来得高的真实感，但是也会降低较长特训时长，可以考虑在决赛的末期于是又加上

建模子系统便是GC，有类似于空间注意力机制的作用。

特训方式将而便是Class Loss Weight，由于AP50的举例来话说非常看重建模的分类法性能，因此可以适当调大分类法损失的方差，经过实验室由1变动至1.25真实感较高。

先为特训方差便是CocoPretrain，相来得于仅可用ImageNet的分类法建模先为特训，可用COCO的检查建模先为特训能牢固涨点。

建模缓冲便是FP16，本次决赛有建模大小不一受到限制，因此在建模特训之后将其方差由FP32趋向为FP16，其大小不一能降低一半。

半委派研习

本次决赛提供者了大量的无表单数据资料，如表右图，可以认出有四批数据资料共约15000张无表单数据资料，仅4000张有表单数据资料，因此如何可用半委派研习的方式将利用好这15000张半委派数据资料结果显示，也是本次决赛的这两项。

数据资料使用量话说明划分train14000两场A前十名特训with_labeltest1_A3000两场A前十名检测without_labeltest1_B4000两场B前十名检测without_labeldomain54000官网提供者未有加注数据资料without_labeldomain64000官网提供者未有加注数据资料without_labelpatch422只还包括单个物体的右图片patch

前提流程有以下迭代：

a. 首先可用有表单数据资料，特训出一个较高的建模，然后在无表单数据资料上推理小说，获得仅仅只是表单，并可用频率同步进行过滤掉点数低的远距离支架。

b. 然后重新特训建模，将有表单的结果显示和仅仅只是表单的结果显示可用StackImage的方式将同步进行填充，然后送进到建模同步进行特训。

c. 特训后的建模，在检测集上真实感变的非常快了，于是又可用这个建模重新分解无加注数据资料的仅仅只是表单并同步进行频率过滤，然后于是又多次重复上述特训非常进一步。

d. 直至建模在检测集上的点数不于是又上升为止。

由于这些无表单数据资料的受益顺序是，两场A前十名时有test1_A，两场B前十名时有test1_B，复赛时有domain5， domain6，因此整个半委派研习的非常进一步如下右图右图：

建模混合

1. 建模外部混合

建模外部混合我们采取的方式将而是结合右图象宏观和数据资料过关斩将化，说是也就是TTA。

在宏观多方面，在特训时另设的(1.5, 3.5)各地四区自由选择多个宏观同步进行降温实验室，事与愿违确定可用2.0, 2.5, 3.0的纹理数目，然后分别同步进行建模推理小说。

在数据资料过关斩将化多方面，在有所不同的宏观下，同步进行verticalFlip、Rotate90、Horizontal Flip数据资料过关斩将化，然后同步进行建模推理小说。

事与愿违将获得的多宏观多数据资料过关斩将化的推理小说结果同步进行混合。

2. 建模之间的混合

决赛最后找到，仅可用res2net101-fasterrcnn单建模TTA就并未很难稳坐第一的位置，但是为了能有非常快的成绩，我们自由选择在决赛受到限制内，混合非常多的建模。

由于决赛受到限制建模大小不一600M，因此在这个各地四区，经过了FP16的缓冲，可以同步进行以下三个建模的混合：

a. res2net101-fasterrcnn

b. resnext101_32x4d-fasterrcnn

c. resnext101_64x4d-fasterrcnn

可用这个三个建模，分别完成上述的建模特训非常进一步，然后各自同步进行建模外部混合，将各自的混合结果同步进行建模之间的混合。

3. 建模混合原理

建模混合采用WBF混合方式将而，如下右图右图。

注意：针对有所不同的勤务，WBF的非常进一步并不需要一定程度的调参实验室，可获得较高的真实感。

四、总结和思考

总结

建模自由选择较宽建模：Faster-RCNNBackBone：Res2Net101、Resnext101_32×4d、Resnext101_64×4d检查支架架：MMDetection 主要系统设计数据资料过关斩将化：数据资料抵消、StackImage、 MixupObject、FixScaleTricks：半委派研习、DCN、 Global Context、COCO先为特训、TTA、 WBF、ClsLossWeight

思考

合理思考赛题和赞赏举例来话说，合理思考经典建模的原理及其适用场面，以便非常快地同步进行建模自动装弹机。 关注新系统设计，决赛时找到大多选手都可用了swin-transformer，话说明应该还是较过关斩将的。 合理思考数据资料，决赛时才并不知道domain5、domain6是来自两个有所不同X光机器的右图片，如果非常新颖去比对其中都的基本特征同步进行特别临时工，可能会有非常快的真实感。 合理思考赞赏举例来话说，可以认出近似值AP50时，有所不同大类的方差是不一样的，这一点暂时没有想好非常快的办法利用这一点获得非常快的结果。

解法设计者（邮箱：renshi@peckerai.com），谢谢大家。

宋志龙

啄云智能解法设计者

迳自

啄云智能解法设计者

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