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海洋目标智能感知国际挑战赛��方案介绍

上大无人艇：杨扬、沈纪元、祝嘉诚

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比赛简介

  • liner（游轮）
  • container ship（集装箱船）
  • bulk carrier（散货船）
  • island reef（岛礁）
  • sailboat（帆船）
  • other ship（其他船）
  • 训练集9800张图片
  • 公开测试集（A）1000张图片
  • 盲测试集（B）1500张图片。

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数据分析

小目标，目标数量多

大目标，存在遮挡

光照变化

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数据分析

存在类别不平衡

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YOLOv5模型

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YOLOv5

  • 自适应锚框计算
  • 自适应图片缩放
  • backbone加入了Focus结构
  • GIOU Loss
  • 加权nms

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YOLOv5模型

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数据增强

  • 水平翻转
  • 亮度变化
  • 尺度变化
  • mixup
  • Mosaic

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标签平滑

 

  • 正则化

 

[0,0,1,0,0,0]

 

 

 

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Loss

  • BCEWithLogitsLoss�
  • Focal Loss

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  • QFocal Loss

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  • BCEBlurWithLogitsLoss

各类别验证结果PR曲线

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测试时增强

  • 水平翻转

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  • 尺度变化

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  • 对结果集成

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辅助分类器

  • 召回率高（超过80%），但准确率低(60%多)

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  • 结果中存在一些定位正确，但是分类错误的样本

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  • 考虑训练一个分类器对结果进行纠正

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数据清洗

正常情况

岛屿漏标

标注错误

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数据清洗

岛屿标注不完整

多艘船漏标

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实验结果

  • 标签平滑 ↑ 1分左右

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  • BCEWithLogitsLoss

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  • 测试时增强 ↑ 2分左右

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  • 辅助分类器 ↓

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  • 数据清洗 ↓

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改进方向

  • 自动数据清洗

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  • Depth CNN