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SNIPER: Efficient Multi-Scale Training

模型库

有无sniper GPU个数 每张GPU图片个数 骨架网络 数据集 学习率策略 Box AP 模型下载 配置文件
w/o sniper 4 1 ResNet-r50-FPN VisDrone 1x 23.3 下载链接 配置文件
w sniper 4 1 ResNet-r50-FPN VisDrone 1x 29.7 下载链接 配置文件

注意

  • 我们使用的是VisDrone数据集, 并且检查其中的9类，包括 person, bicycles, car, van, truck, tricyle, awning-tricyle, bus, motor.
  • 暂时不支持和导出预测部署（deploy).

使用说明

1. 训练

a. 可选：统计数据集信息，获得数据缩放尺度、有效框范围、chip尺度和步长等参数，修改configs/datasets/sniper_coco_detection.yml中对应参数

python tools/sniper_params_stats.py FasterRCNN annotations/instances_train2017.json

b. 可选：训练检测器，生成负样本

python -m paddle.distributed.launch --log_dir=./sniper/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/sniper/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone.yml --save_proposals --proposals_path=./proposals.json &>sniper.log 2>&1 &

c. 训练模型

python -m paddle.distributed.launch --log_dir=./sniper/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/sniper/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone.yml --eval &>sniper.log 2>&1 &

2. 评估

使用单GPU通过如下命令一键式评估模型在COCO val2017数据集效果

# 使用训练保存的checkpoint
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/sniper/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone.yml -o weights=output/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone/model_final

3. 推理

使用单GPU通过如下命令一键式推理图像，通过--infer_img指定图像路径，或通过--infer_dir指定目录并推理目录下所有图像

# 推理单张图像
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/sniper/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone.yml -o weights=output/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone/model_final --infer_img=demo/P0861__1.0__1154___824.png

# 推理目录下所有图像
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/sniper/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone.yml -o weights=output/faster_rcnn_r50_fpn_1x_sniper_visdrone/model_final --infer_dir=demo

Citations

@misc{1805.09300,
Author = {Bharat Singh and Mahyar Najibi and Larry S. Davis},
Title = {SNIPER: Efficient Multi-Scale Training},
Year = {2018},
Eprint = {arXiv:1805.09300},
}

@ARTICLE{9573394,
  author={Zhu, Pengfei and Wen, Longyin and Du, Dawei and Bian, Xiao and Fan, Heng and Hu, Qinghua and Ling, Haibin},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  title={Detection and Tracking Meet Drones Challenge},
  year={2021},
  volume={},
  number={},
  pages={1-1},
  doi={10.1109/TPAMI.2021.3119563}}