《人工智能》--电力人工智能数据竞赛——液压吊车目标检测赛道.zip

# 电力人工智能数据竞赛—液压吊车目标检测赛道 以下为电力人工智能数据竞赛—液压吊车目标检测赛道基准模型介绍。其中包含了智源联邦学习框架的简化版本（真实版本后期会以论文的形式发布）、智源整理标注的初赛吊车数据集和基于YOLOv3模型完成的实验。 ## 环境要求 * gevent==1.4.0 * loguru==0.5.3 * Python==3.7.6 * numpy==1.18.1 * Pillow==7.0.0 * torch==1.6.0 * terminaltables==3.1.0 * torchvision==0.6.0 * tqdm==4.42.1 详情请参考`baai-federated-learning-crane-baseline`下面的`requirements.txt` ## 项目结构 ``` . ├── README.md ├── baai-client # 智源联邦学习客户端 │   ├── api │   │   ├── __init__.py │   │   └── my_api.py # 选手联邦学习服务端需要调用智源联邦学习客户端的函数（训练、测试等） │   ├── config │   │   ├── __init__.py │   │   └── project_conf.py # 本机端口号和环境配置 │   ├── log │   │   ├── D_preliminary_contest_crane_federal_M_yolov3_SE_25_CE_4_ID_1.json # 最后测试集提交结果 │   │   └── D_preliminary_contest_crane_federal_M_yolov3_SE_25_CE_4_ID_1.log # 训练、测试过程完整日志 │   ├── main.py # 智源联邦学习客户端启动主函数 │   ├── service │   │   └── federated │   │   ├── client.py # 智源联邦学习客户端类 │   │   ├── config │   │   │   └── preliminary_contest_crane_federal │   │   │   ├── create_preliminary_contest_crane_federal_model.sh # 构建yolov3模型的bash脚本 │   │   │   ├── preliminary_contest_crane_federal.data # 本地初赛吊车数据集路径信息 │   │   │   └── yolov3_preliminary_contest_crane_federal.cfg # 根据bash脚本生成的cfg文件 │   │   ├── models │   │   │   └── models.py # yolov3模型相关类 │   │   ├── utils │   │   │   ├── data.py # 处理加载数据集相关函数 │   │   │   ├── options.py # 初始化参数函数 │   │   │   └── utils.py # 辅助功能函数 │   └── utils │   ├── __init__.py │   ├── common_utils.py # 常用功能函数 │   ├── http_request_utils.py # 通信功能函数（GET、POST） │   ├── request_api.py # 调用通信功能函数api │   └── result_utils.py # 通信结果封装类 ├── contestant-server # 选手联邦学习服务端 │   ├── config │   │   ├── __init__.py │   │   └── project_conf.py # 本机端口号和环境配置 │   ├── log │   │   └── D_preliminary_contest_crane_federal_M_yolov3_SE_25_CE_4.log # 训练、测试过程完整日志 │   ├── service │   │   └── federated │   │   ├── config │   │   │   └── preliminary_contest_crane_federal │   │   │   ├── create_preliminary_contest_crane_federal_model.sh # 构建yolov3模型的bash脚本 │   │   │   └── yolov3_preliminary_contest_crane_federal.cfg # 根据bash脚本生成的cfg文件 │   │   ├── models │   │   │   └── models.py # yolov3模型相关类 │   │   ├── server.py │   │   ├── utils │   │   │   ├── options.py # 初始化参数函数 │   │   │   └── utils.py # 辅助功能函数 │   │   └── weights # 保存yolov3预训练模型 │   └── utils │   ├── __init__.py │   ├── common_utils.py # 常用功能函数 │   ├── http_request_utils.py # 通信功能函数（GET、POST） │   ├── request_api.py # 调用通信功能函数api │   └── result_utils.py # 通信结果封装类 ├── requirements.txt # 需要安装的python库 └── sgcc-client # 国网电力联邦学习客户端（功能与智源联邦学习客户端相同，此处不展开介绍） ├── api │   ├── __init__.py │   └── my_api.py ├── config │   ├── __init__.py │   └── project_conf.py ├── log │   ├── D_preliminary_contest_crane_federal_M_yolov3_SE_25_CE_4_ID_2.json │   └── D_preliminary_contest_crane_federal_M_yolov3_SE_25_CE_4_ID_2.log ├── main.py ├── service │   └── federated │   ├── client.py │   ├── config │   │   └── preliminary_contest_crane_federal │   │   ├── create_preliminary_contest_crane_federal_model.sh │   │   ├── preliminary_contest_crane_federal.data │   │   └── yolov3_preliminary_contest_crane_federal.cfg │   ├── models │   │   └── models.py │   ├── utils │   │   ├── data.py │   │   ├── options.py │   │   └── utils.py └── utils ├── __init__.py ├── common_utils.py ├── http_request_utils.py ├── request_api.py └── result_utils.py ``` ## 下载地址 * [初赛吊车数据集](https://open.baai.ac.cn/data-set-detail/MTI2NTI=/Njk=/true) * 其中智源客户端的数据集包括 * `preliminary_contest_crane_federal/annotations`下面的`/train1.json`，`val1.json`，`test.json`，`test_image_info.json` * `preliminary_contest_crane_federal/images`下面的`/train1`，`val1`，`test` * 国网电力客户端的数据集包括 * `preliminary_contest_crane_federal/annotations`下面的`train2.json`，`val2.json`，`test.json`，`test_image_info.json` * `preliminary_contest_crane_federal/images`下面的`train2`，`val2`，`test`； * [yolov3预训练模型](http://dorc-data.ks3-cn-beijing.ksyun.com/2015682aasdf154asdfe5d5aq961fa6eg/weights_yolov3_pre_model/weights.tar.gz) 当前主要采用`weights`下面的`darknet53.conv.74` ## 运行方式 ### 智源联邦学习客户端 * 进入`baai-client/service/federated/config/preliminary_contest_crane_federal`目录 * 修改`preliminary_contest_crane_federal.data`当中的数据路径 * 生成`yolov3`模型的`cfg`文件 `bash create_preliminary_contest_crane_federal_model.sh 1` * 进入`baai-client/config` * 修改`project_conf.py`当中的`host`和`port` * 进入`baai-client/service/federated/utils`目录 * 配置参数，特别是`data_config`，`model_def`，`server_ip`，`server_port`，`client_ip`，`client_port` * 启动智源联邦学习客户端 * 进入`baai-client`，运行以下指令 `python main.py` ### 国网电力联邦学习客户端 * 进入`sgcc-client/service/federated/config/preliminary_contest_crane_federal`目录 * 修改`preliminary_contest_crane_federal.data`当中的数据路径 * 生成`yolov3`模型的`cfg`文件 `bash create_preliminary_contest_crane_federal_model.sh 1` * 进入`sgcc-client/config` * 修改`project_conf.py`当中的`host`和`port` * 进入`sgcc-client/service/federated/utils`目录 * 配置参数，特别是`data_config`，`model_def`，`server_ip`，`server_port`，`client_ip`，`client_port` * 启动国网电力联邦学习客户端 * 进入`sgcc-client`，运行以下指令 `python main.py` ### 选手联邦学习服务端 * 把下载好的[yolov3预训练模型](http://dorc-data.ks3-cn-beijing.ksyun.com/2015682aasdf154asdfe5d5aq961fa6eg/weights_yolov3_pre_model/weights.tar.gz)拷�