# 水下目标检测算法赛（声学） underwater object detection algorithm contest
## 指标
a榜：
单模：0.29469826
融合：0.29770296
b榜：
融合：0.20547618
## 整体思路
+ detection algorithm: Cascade R-CNN
+ backbone: ResNet101 + FPN以及Se_ResNet101+ FPN
+ post process: soft nms
+ 基于mmdetection
## 代码环境及依赖
+ OS: Ubuntu16.04
+ GPU: 2080Ti * 4
+ python: python3.7
+ nvidia 依赖:
- cuda: 10.0
- nvidia driver version: 410.57
+ deeplearning 框架: pytorch1.1.0
+ 其他依赖请参考requirement.txt
## 数据准备
- **相应文件夹创建准备**
- 在data目录下新建
- submit
- results
- pretrain
- acoustic
并在acoustic目录下新建如下目录：
|-- acoustic<br>
|------a-test-image<br>
|-------------- image<br>
|------------------ front<br>
|---------------------- xx.jpg(前视声纳测试图像)<br>
|------------------ side<br>
|---------------------- xx.jpg(侧扫声纳测试图像）<br>
|------ train<br>
|-------------- front<br>
|-------------------annotations<br>
|-------------------box<br>
|--------------------- xx.xml<br>
|-------------------image<br>
|--------------------- xx.jpg<br>
|-------------- negtive<br>
|-------------------box<br>
|--------------------- xx.xml<br>
|-------------------image<br>
|--------------------- xx.jpg<br>
|--------------side<br>
|-------------------annotations<br>
|-------------------box<br>
|--------------------- xx.xml<br>
|-------------------image<br>
|--------------------- xx.jpg<br>
- **label文件格式转换**
- 官方提供的是VOC格式的xml类型label文件，转化为COCO格式用于训练
- 为了方便利用mmd多进程测试，对test数据也生成一个伪标签文件
- 运行内容：
sh data_process.sh
- **预训练模型下载**
- 下载casacde-rcnn-dconv-r101-fpn-1xCOCO预训练模型[cascade_rcnn_dconv_c3-c5_r101_fpn_1x_20190125-aaa877cc.pth](https://pan.baidu.com/s/12NbxkQpeoIDQtlrZ8szwIg
) ，提取码：c1u3，并将权重放置于 data/pretrain 目录下
## 依赖安装及编译
1. 安装 pytorch
pip install torch==1.1.0 torchvision==0.3.0
2. 安装其他依赖
pip install cython && pip --no-cache-dir install -r requirements.txt
3. 编译cuda op等：
python setup.py develop
## 模型训练及预测
- 模型训练及预测步骤均写在shell文档下
- 训练过程文件及最终权重文件均保存在config文件指定的workdirs目录中
- 预测结果json文件会保存在 data/results 目录下
- 提交的csv文件在submit目录下
- **运行**
### 训练
sh train.sh
### 推理
sh inference.sh
### 融合
sh merge.sh
训练好的权重链接https://pan.baidu.com/s/1FfMyRotjvcNWb-aKqTqwXg 提取码：abiu
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2023-12-24
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