交通卡口车辆信息精准识别比赛.zip

### 比赛说明 - 参赛者需要通过已经打标的图片和对应的csv文件建立模型，识别图片中的各种大小汽车，然后将模型应用于测试集，以预测图片中车辆数目以及坐标 - [比赛地址](http://www.dcjingsai.com/common/cmpt/%E4%BA%A4%E9%80%9A%E5%8D%A1%E5%8F%A3%E8%BD%A6%E8%BE%86%E4%BF%A1%E6%81%AF%E7%B2%BE%E5%87%86%E8%AF%86%E5%88%AB_%E8%B5%9B%E4%BD%93%E4%B8%8E%E6%95%B0%E6%8D%AE.html) ### 数据处理 - 增加KITTI数据 - [同态滤波（针对黑夜情况）](https://blog.csdn.net/cjsh_123456/article/details/79351654) - [cutout增强](https://arxiv.org/abs/1708.04552) ### 模型 - [faster-rcnn pytorch](https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch) - [retinanet keras](https://github.com/fizyr/keras-retinanet) - [deformable conv network](https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets) - [detectron](https://github.com/facebookresearch/Detectron), detectron相关编译安装见detectron_docker文件夹中，我用的是docker安装 ### 技巧 - nms, softnms - cutout - 模型融合 ### 成绩 - 线上0.88, 30名 ### 工程文件链接 - [faster-rcnn(在参考模型基础上加了resnext和densenet backbone)](https://pan.baidu.com/s/17cIPyji0NbCKrzCGyAhtJQ) - [dcn](https://pan.baidu.com/s/1CBl1uybcQxeTwBPkyN0eqQ) - [retinanet](https://pan.baidu.com/s/13rgBikry51jTVxb-cTOReg) - [DataSets](https://pan.baidu.com/s/1LsehnN-h6ZSIkTK3wnW0Yg)