参赛人员：杜建军、吴明言、吴卓。
队名：CARC多媒体组
比赛结束时间：9月11号
复现精度排名：第3
复现速度排名：第12
初赛排名：第8
A榜排名第8
B榜排名第4
| 模型 | 训练策略 | 评测结果 | 数据集使用 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| cascade | train_A_DCN_ep11+(在train_A_ep12的基础上)train_all_ep2 | 0.51654473 | train_A_git_ep11_train_A_ep12_train_all_ep2 | |
| cascade | train_A_DCN_ep12+(在train_A_ep12的基础上)train_all_ep2 | 0.51674725 | train_A_git_ep11_train_A_ep12_train_all_ep2 |
experimental_record_djj.md记录了djj跑的实验结果
experimental_record_wmy.md记录了wmy跑的实验结果
detect.py mmdetection跑测试集，生成可提交的csv文件
divide_train_val.py 划分验证集，训练集与验证集比例8：2
img_size_info.py 统计训练集（测试集）图片尺寸分布，并绘制饼图
txt2csv.py 将YOLOv2使用detect.py跑测试集生成的txt文件转为可提交的csv文件
xml2json.py 将比赛给的XML数据转化为COCO数据的标注格式,给mmdetection使用
xml2txt.py 将比赛给的XML数据转化为YOLOv5所需的txt格式
generate_dataset.py 生成与测试集分布相同的验证集，生成伪标签数据
- train_A:使用官方给的所有训练数据做训练，精度最高的，用的都是train_A。
- 水草：在yolo上尝试有提升，涨0.11个点左右，还未在cascade上测试。
- 2k图和非2k图训练两个模型的专家系统，要调整下学习率，参考cascade。:在yolo上以尝试，但精度突破不了0.50，所以还是继续回头调cscade。
- A榜test集伪标签：掉点
- A榜test集伪标签+B榜test集伪标签:未尝试，因为掉点
- 用YOLOv5聚类分析得anchor来处理cascade:已实现，效果有提升，但精度和cascade相比还是要差一点。
- DCN（可形变卷积）+ 随机90°旋转，效果不错，可以增强模型的泛化能力。
实验主要由杜建军、吴明言完成并记录，吴卓师兄提供一些tricks和方法上的指导。
train_A:官方给的所有训练数据，共6575张。图片尺寸：
{'2160*3840': 2744, '405*720': 3153, '1080*1920': 596, '576*704': 38, '480*586': 44}
test-A（这次比赛的test-A的图片尺寸）:
{'2160*3840': 1053, '405*720': 52, '1080*1920': 42 '1440*2560': 32, '1536*2048': 21, 共53张2k图 }
test-B（这次比赛的test-B的图片尺寸）:
{'2160*3840': 734, '405*720': 100, '1080*1920': 323, '1440*2560': 25, '1536*2048': 13, '480*586': 2, '576*704': 3,共38张2k图}
test-B-v1(上次比赛的test-B的图片尺寸,可以考虑用这个做伪标签):
{'2160*3840': 934, '405*720': 119, '1080*1920': 72, '576*704': 3, '480*586': 2 '1440*2560': 42, '1536*2048': 28,共72张2k图 }
train,val：官方给的训练数据集按照8:2划分的。
train_wmy和val_test2k_1200是wmy划分的数据集，val_test2k_1200加入了53张2k图，和测试集同分布，且与训练集没有交集
train_wmy:5428张，val_test2k_1200:1200。在wmy的容器中，是train、val
| 模型 | epoch | 验证结果 | A榜评测结果 | 训练集 | 验证集 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cascade | train_epoch11 | 0.507 | 0.49029607 | train_wmy | val_test2k_1200 | epoch 11,训练集和验证集不相交，验证集是wmy按照A榜测试集的分布划分出来的 |
| cascade | trian_epoch10 | 0.532 | 0.49245347 | train | val | 使用的是8:2划分的训练集和验证集 |
| cascade | train_epoch11 | 0.534 | 0.49264280 | train | val | 使用的是8:2划分的训练集和验证集 |
| cascade | train_A_epoch10 | 0.50237704 | train_A | 未验证，直接提交测试 | ||
| cascade | train_A_epoch11 | 0.50403275 | train_A | 未验证，直接提交测试，因为验证集也包括在训练数据中。 | 目前epoch11是cascade跑trian_A精度最高的 | |
| cascade | train_A_epoch12 | 0.50280786 | train_A | 未验证，直接提交测试 | ||
| cascade | train_A_ep11+test2k_ep2（test2k是指那53张2k图） | 0.51166442 | train_A_ep11+test2k_ep2 | 未验证，直接提交测试 | 目前train_A_ep11+test2k_ep2是使用专家模型精度最高的 | |
| cascade | train_A_ep11+test2k_ep3 | 0.51089619 | train_A_ep11+test2k_ep3 | 未验证，直接提交测试 | 专家模型，跑test，epoch2好于epoch3 | |
| cascade | train_A_ep11+test2k_ep4 | 0.50999959 | train_A_ep11+test2k_ep4 | 未验证，直接提交测试 | 专家模型，跑test，epoch2好于epoch4 | |
| yolov5 | exp5_37/50 | 0.5068 | 0.46138582 | train | val | 1.使用的是8:2划分的训练集和验证集；2.train size:640,val size:640,test size:896，并使用了TTA |
| 分割线：下面的train和val就是wmy划分的train和val，val是和测试集同分布的 | ||||||
| yolov5 | exp23_14/20 | 0.4878 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_15/20 | 0.4819 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_16/20 | 0.489 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_17/20 | 0.4929 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_18/20 | 0.4938 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_20/20 | 0.4975 | 0.47900757 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048,test size:2656,TTA |
| yolov5 | exp23_20/20 | 0.4975 | 0.30054438 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048,test size:2656,TTA,iou_thres=0.94,agnostic_nms=True |
| yolov5 | exp28_24/30 | 0.4674 | train_wmy | val_test2k_1200 | train 640 val 640 batch_size 2 worker 2(原写的8，但跑的时候是2),共跑了9.137个小时 17min/epoch | |
| yolov5 | train_20/24 | 0.4691 | train_wmy | val_test2k_1200 | 结论:20个epoch是最合适的；3卡和4卡的训练速度更快 train 640 val 640 batch_size 8,在4卡上，共跑了5.65个小时 | |
| yolov5 | train_A_15/15 | 0.5537 | train_A | val_test2k_1200 | 15epoch欠拟合，在2卡上跑了1.34h | |
| yolov5 | train_A_24/24 | 0.5873 | train_A | val_test2k_1200 | 24epoch应该是过拟合，在3卡上跑了5.63h | |
| yolov5 | exp65_train_12/15 | 0.4614 | 0.45826797 | train_wmy | val_test2k_1200 | 12epoch并不是最佳epoch,欠拟合 |
| yolov5 | exp65_train_15/15 | 0.46 | 0.46128544 | train_wmy | val_test2k_1200 | 15epoch也不是最佳epoch,欠拟合 |
| yolov5 | exp64_train_20/20 | 0.4691 | 0.46670005 | train_wmy | val_test2k_1200 | 20epoch应该是yolo最佳epoch |
| 模型 | epoch | 验证结果 | A榜评测结果 | 训练集 | 验证集 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| cascade | epoch11 | 0.507 | 0.49029607 | train_wmy | val_test2k_1200 | epoch 11,训练集和验证集不相交，验证集是wmy按照A榜测试集的分布划分出来的 |
| cascade | epoch10 | 0.532 | 0.49245347 | train | val | 使用的是8:2划分的训练集和验证集 |
| cascade | epoch11 | 0.534 | 0.49264280 | train | val | 使用的是8:2划分的训练集和验证集 |
| cascade | epoch11 | 0.50403275 | train_A | 未验证，直接提交测试 | 目前epoch11是cascade跑trian_A精度最高的 | |
| cascade | epoch12 | 0.50280786 | train_A | 未验证，直接提交测试 | ||
| cascade | train_A_ep11+test2k_ep2（test2k是指那53张2k图） | 0.51166442 | train_A_ep11+test2k_ep2 | 未验证，直接提交测试 | 目前train_A_ep11+test2k_ep2是使用专家模型精度最高的 | |
| cascade | train_A_ep11+test2k_ep4 | 0.50999959 | train_A_ep11+test2k_ep4 | 未验证，直接提交测试 | 专家模型，跑test，epoch2好于epoch4 | |
| yolov5 | exp5_37/50 | 0.5068 | 0.46138582 | train | val | 1.使用的是8:2划分的训练集和验证集；2.train size:640,val size:640,test size:896，并使用了TTA |
| 分割线：下面的train和val就是wmy划分的train和val，val是和测试集同分布的 | ||||||
| yolov5 | exp23_14/20 | 0.4878 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_15/20 | 0.4819 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_16/20 | 0.489 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_17/20 | 0.4929 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_18/20 | 0.4938 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048 | |
| yolov5 | exp23_20/20 | 0.4975 | 0.47900757 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048,test size:2656,TTA |
| yolov5 | exp23_20/20 | 0.4975 | 0.30054438 | train_wmy | val_test2k_1200 | train size:2048,val size:2048,test size:2656,TTA,iou_thres=0.94,agnostic_nms=True |
| yolov5 | exp28_24/30 | 0.4674 | train_wmy | val_test2k_1200 | train 640 val 640 batch_size 2 worker 2(原写的8，但跑的时候是2),共跑了9.137个小时 17min/epoch | |
| yolov5 | train_20/24 | 0.4691 | train_wmy | val_test2k_1200 | 结论:20个epoch是最合适的；3卡和4卡的训练速度更快 train 640 val 640 batch_size 8,在4卡上，共跑了5.65个小时 | |
| yolov5 | train_A_15/15 | 0.5537 | train_A | val_test2k_1200 | 15epoch欠拟合，在2卡上跑了1.34h | |
| yolov5 | train_A_24/24 | 0.5873 | train_A | val_test2k_1200 | 24epoch应该是过拟合，在3卡上跑了5.63h | |
| yolov5 | exp65_train_12/15 | 0.4614 | 0.45826797 | train_wmy | val_test2k_1200 | 12epoch并不是最佳epoch,欠拟合 |
| yolov5 | exp65_train_15/15 | 0.46 | 0.46128544 | train_wmy | val_test2k_1200 | 15epoch也不是最佳epoch,欠拟合 |
| yolov5 | exp64_train_20/20 | 0.4691 | 0.46670005 | train_wmy | val_test2k_1200 | 20epoch应该是yolo最佳epoch |