A Report to VIPriors Object Detection Challenge

This is 1st Code for the VIPriors Object Detection of 2020 ECCV Workshop VIPriors workshop 的完整代码

比赛规则：禁止使用预训练模型！！！

1. 离线增强

(1) 复制所有图片6次，并进行随机自动增强(策略包括，亮度，洗牌通道，对比度，噪声)

(2) 对类别较少的样本使用bbox增强,本部分参考开源仓库bbox-augmentation

(3) 对以上所有数据应用albumentations增强库(策略只包括 色彩饱和度和中值模糊)

2. 在线增强

(1) bbox-jitter，检测框抖动 本部分代码参考开源仓库bbox-jitter

(2) grid-mask 擦除

(3) mix-up 混合

3. 训练技巧

(1) 增加 global context feature

(2) 在骨干网中加入switchable atrous convolution

(3) 根据kaiming大神的论文，把骨干网的BN换成GN，效果神奇

(4) 使用SGD_GC优化器，本部分参考开源仓库Gradient-Centralization

使用了Cascade-RCNN级联检测器，骨干网 ResNeSt-152, Res2net-101, SeNet-154,最后结果检测框merge

3个模型的配置文件路径：

/mmdection/custom_configs/

Step1：运行方法

python eccv_coco_main.py 训练得到3个模型

Step2:推理部分

python eccv_coco_test.py 推理得到3个结果

setep3:融合

python inference_merge.py

感谢opne-mmlab实验室开源仓库mmdetection！！！