# 2019 第五届“四维图新”杯创新大赛 [自动驾驶视觉综合感知算法赛](https://www.datafountain.cn/competitions/366) detection baseline
**testA object detection map**: 0.22
**testA semantic segmentation miou**: 0.46
**author**: zhengye
for the **semantic segmentation** part, please refer to my teammate's git repo: https://github.com/SHERLOCKLS/datafountain_siweituxin_autodriver_seg
## 环境配置
请按照[mmdetection](https://github.com/open-mmlab/mmdetection)说明进行安装配置
### 训练
- **数据准备**
将训练数据所有训练图片放置于 data/siweituxin/train_image
两批次的数据label分别位于'data/dataset1/train.txt' 和 'data/DF_1018/train.txt'
合并label: python tools/convert_datasets/merage_txt_label.py
txt转coco json: python tools/convert_datasets/trans_txt2json.py
- **模型训练**
请依据mmdetection说明依据自身显卡情况线性调整lr,这里以4卡为例
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 ./tools/dist_train.sh config/siweituxin/faster_rcnn_r50_fpn.py 4
### 预测
- **数据准备**
将测试数据所有训练图片放置于 data/siweituxin/test_images
- **inference**
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer_siweituxin.py config/siweituxin/faster_rcnn_r50_fpn.py /work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn/latest.pth --out det.txt
## Contact
This repo is currently maintained by Ye Zheng ([@zhengye1995](https://github.com/zhengye1995)).
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2019 第五届“四维图新”杯创新大赛 自动驾驶视觉综合感知 检测baseline.zip (211个子文件)
deform_conv_cuda.cpp 29KB
deform_pool_cuda.cpp 4KB
roi_align_cuda.cpp 3KB
roi_pool_cuda.cpp 3KB
masked_conv2d_cuda.cpp 3KB
nms_cpu.cpp 2KB
sigmoid_focal_loss.cpp 2KB
nms_cuda.cpp 575B
deform_conv_cuda_kernel.cu 41KB
deform_pool_cuda_kernel.cu 16KB
roi_align_kernel.cu 11KB
roi_pool_kernel.cu 6KB
sigmoid_focal_loss_cuda.cu 6KB
nms_kernel.cu 5KB
masked_conv2d_kernel.cu 5KB
pytest.ini 293B
LICENSE 11KB
README.md 1KB
transforms.py 29KB
reppoints_head.py 27KB
guided_anchor_head.py 25KB
htc.py 24KB
cascade_rcnn.py 23KB
hrnet.py 19KB
resnet.py 18KB
test_robustness.py 17KB
fcos_head.py 16KB
fovea_head.py 16KB
mean_ap.py 15KB
grid_head.py 15KB
generalized_attention.py 15KB
flops_counter.py 14KB
anchor_head.py 13KB
deform_conv.py 12KB
two_stage.py 12KB
guided_anchor_target.py 12KB
deform_pool.py 10KB
grid_rcnn.py 9KB
bbox_head.py 9KB
train.py 9KB
mask_scoring_rcnn.py 8KB
robustness_eval.py 8KB
resnext.py 8KB
coco_utils.py 8KB
test.py 8KB
transforms.py 8KB
ssd_head.py 8KB
double_head_rcnn.py 7KB
maskiou_head.py 7KB
test_config.py 7KB
anchor_target.py 7KB
test_mixins.py 7KB
fcn_mask_head.py 7KB
convfc_bbox_head.py 7KB
coco_error_analysis.py 7KB
max_iou_assigner.py 6KB
setup.py 6KB
point_target.py 6KB
ghm_loss.py 6KB
eval_hooks.py 6KB
analyze_logs.py 6KB
decorators.py 6KB
formating.py 6KB
inference.py 6KB
recall.py 6KB
iou_balanced_neg_sampler.py 6KB
sampler.py 6KB
conv_module.py 6KB
class_names.py 5KB
faster_rcnn_r50_fpn.py 5KB
ssd_vgg.py 5KB
fpn.py 5KB
double_bbox_head.py 5KB
loading.py 5KB
point_assigner.py 5KB
base.py 5KB
custom.py 5KB
ga_rpn_head.py 5KB
approx_max_iou_assigner.py 5KB
pascal_voc.py 5KB
trans_txt2json.py 4KB
hooks.py 4KB
iou_loss.py 4KB
coco.py 4KB
rpn_head.py 4KB
detectron2pytorch.py 4KB
single_level.py 4KB
context_block.py 4KB
ga_retina_head.py 4KB
non_local.py 4KB
retina_head.py 4KB
siweituxin.py 4KB
bfp.py 4KB
merge_augs.py 3KB
fused_semantic_head.py 3KB
anchor_generator.py 3KB
rpn.py 3KB
train.py 3KB
cross_entropy_loss.py 3KB
masked_conv.py 3KB
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