天池打比赛之《街景字符编码识别》进阶过程（目标检测，目前最高得分 5名/0.9405）

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一、赛题数据
二、版本升级过程
三、数据分析
四、不是很成功的尝试

街景字符编码识别 比赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/information

一、赛题数据

训练集数据包括3W张照片，验证集数据包括1W张照片，每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置，测试集A包括4W张照片。
在这里插入图片描述

二、版本升级过程

由于主要偏向目标检测方向，因为是打比赛，因此我直接使用mmdetection中中的faster_rcnn来训练：
物体检测性能提升，一般主要通过数据增强、改进Backbone、改进FPN、改进检测头、改进loss、改进后处理6个常用手段。

v1: 分析了训练图片的大小，img_scale=(400, 200)，另外这种文字型的检测不适合flip，因此flip_ratio=0.0，训练了12个epoch，其中第10个epoch的时候降了一个学习率，分数进步很多，但是距离NO.1还差很多。
v2: 将基础网络resnet101换成了ResNeXt101，分数直接从0.874上升到0.889。
v3: 训练的时候加入了在线难例挖掘OHEM，分数上升到0.890，感觉这个提升不一定是来自OHEM，有可能是模型的左右摇摆，但是加入OHEM一定是好的。
v4: 增加了数据增广，以及多尺度训练，分数直接上升到了0.919。
v5: 清理训练集，用v4的模型跑一遍训练集，将预测结果和xml结果对比，将不一样的挑出来，大概有三千多张，发现挑出的这些数据，有很多漏标注，以及前景非常模糊，分辨不出是哪个类别的数据，三千多数据的清洗过程是：手动将漏标注的前景框出来，将非常模糊，分布不出来类别的数据剔除出去，大概剔除了600+的数据，清洗训练后的数据发现了一个有趣的现象，可以先看曲线：

	数据清洗前	数据清洗后
学习率曲线
mAP曲线

可以发现：
1、数据清洗前，降了一次学习率，再学习几个epoch之后，mAP出现断崖式下降，数据清洗之后，降了两次学习率，mAP没有下降，缓慢的逐步上升;
2、数据清洗前，在10个epoch之后，降一次学习率，发现第11个epoch的结果最好，测试的最好结果是0.919，但是数据清洗后，还是在10个epoch之后降一个学习率，还是用第11个epoch测试，发现结果是0.9177，当时我以为清洗的3000+的数据，对于3w的数据集没啥影响，想着往后再训练看看的原则，在第15个epoch又降了一次学习率，一直训练到17个epoch，发现第17个epoch的成绩是0.9241，还是挺不错的。
3、[0, 10]，降一个学习率，[10, 15] 再降一个学习率，在第17个epoch进行测试时，map = 0.9241；[0, 10]，降一个学习率，[10, 20] 再降一个学习率，在第22个epoch进行测试时，map = 0.9269

v6 加入了GIOU loss, 分数提高到了0.9305
v7 非常重的数据增强
采用的数据增强方式：PhotoMetricDistortion、RandomShift、RandomAffine、MinIoURandomCrop、Corrupt（defocus_blur）、Expand。
发现，数据增强比较重时，收敛时间会增加，正常的数据增强（resize +PhotoMetricDistortion)，25~30个epoch就收敛了，增强比较重时，测试结果最好的是在第36个epoch，分数为0.9345
v8 去掉重复框。检测结果里面有很多不同类直接的重复框，这个比赛是错一个字符，就算都错，所有去掉重复框之后，分数增长到0.9405

各种版本升级过程

版本	改进方向	方案	名次 / 分数
v1	\	faster_rcnn_r101_fpn_1x.py img_scale=(400, 200)，flip_ratio=0.0	149名 / 0.874
v2	改进Backbone	faster_rcnn_x101_32x4d_fpn_1x.py 把基础网络r101换为x101	135名 / 0.889
v3	改进后处理	faster_rcnn_x101_32x4d_fpn_1x.py 加入OHEM	130名 / 0.890
v4	数据增强	faster_rcnn_x101_32x4d_fpn_1x.py 1、多尺度训练 (400, 200）到 (800, 400） 2、数据增广加入RandomAffine 和 MinIoURandomCrop	70名 / 0.919
v5	数据增强	数据清洗	63名 / 0.927
v6	改进loss	加入giou	50名 / 0.9305
v7	数据增强	很重的数据增强	17名 / 0.9345
v8	后处理	去掉重复框	5名 / 0.9405

三、数据分析

分数进入到0.9305之后，再提高就很难了，只能先分析训练数据，看从分析的结果中能不能获得些想法

1、训练图片数据分析

1.1、训练数据图片尺寸分布图

图1、图片尺寸分布

1.2、训练数据中0～9类别分布图

图2、类别分布

在这里插入图片描述
1.3、训练数据中，目标框大小分布，这里计算的是目标框面积与图片面积的比
下面展示的是10个bin的直方图，下面只要是关于尺寸的，都是在这10个bin中进行展示。

图3、目标框面积与图片面积比分布

在这里插入图片描述 1.4 大、中、小目标统计分布情况
图1.3是目标框面积与图片面积比分布的直方图，我把分布在第1个bin范围的划分为小目标，把2，3，4 bin范围的分为中目标，把剩下的bin分为大目标，然后统计小、中、大目标的数量，以及包含小、中、大目标的图片的数量。

object	object count	images
small	14.72%	15.32%
medium	77.12%	82.97%
large	8.16%	14.62%

从上表可以看出，有14.72%的目标框为小目标，77.12%的为中目标，8.16%的为大目标；其中15.32%的图片包含小目标, 82.97%的图片包含中目标，14.62%的图片包含大目标。
1.5 目标框长宽比例分布

图4、目标框宽高比比例分布

在这里插入图片描述可以发现，大部分的目标框是w:h = [0, 1] 之间，即高是大于宽的。

2、测试数据中的错误类型

2.1目标框正确，分类错误的类型
53的意思是类别5错分为3，纵坐标是这种错误的个数，同理，86的意思是，类别为8错分为6的个数。

图6、目标框正确，分类错误时，分类的错误类别分布

在这里插入图片描述

2.2 错检（把背景误检为目标）尺寸分布

图5、错检在目标框尺寸区间的分布

在这里插入图片描述 2.3 漏检（把目标误检为背景）尺寸分布

图6、漏检在目标框尺寸区间的分布

在这里插入图片描述从2.1 和 2.2可以看出，错检和漏检主要分布在小目标上面。

四、不是很成功的尝试

1、尝试解决小目标问题
A)、从图5和图6可以看出，错检和漏检主要是发生在小目标上，这里的小目标指的是面积比落到第一个bin中，论文《Augmentation for small object detection》中对小目标进行了分析，提出了两种方案，其中一种就是对包含小目标的图片进行oversampling，oversmapling的倍数直接影响训练结果，下表是实验中的表格：
在这里插入图片描述可以看到，oversampling虽然能够提高小目标的AP，但是同时也在损失大目标的AP，并且并不是oversampling的倍数越大越好，在实验中，3倍是数值最好，其实作者也说，这个是小目标和大目标之间的trade-off。
我在这次尝试中，将第一个bin涉及的图片，也进行了oversampling，我的倍数是3 ，训练结果不好，分数由0.9305将为0.9265。我们只分析第一个bin 的错误，分析结果如下:

版本	分数	错检	漏检
V6	0.9305	554	252
V7 oversampling 3X	0.9265	768	265

可以发现，可以发现，oversampling 之后，小目标的漏检变化不明显，但是错检更多了，多了很多，我估计导致这个现象的原因是，小目标的数据中有很多噪音，所以下一步的改进是，清洗小目标数据，然后oversampling 的倍数降到2，训练一下，看结果如何。

B)、清洗包含小目标的图片，然后oversampling2倍之后，再测试，原本以为测试分数会突破0.93，要哭了，还是太单纯，分数还是0.925左右，这里说一下，目前我还是不打算换网络，我想在固定网络的情况下，把想到的方法都试一下，不管是失败的，还是成功的，想看下网络的反应，另外，还是要加强解决问题的能力。

2、设计anchors
scales=[8],
ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
anchor_size = base_size * scales*1/sqr(ratios)
假设网络输入为512x512
feature_map上每个锚点预测k个anchor框