SA-AutoAug: 规模感知自动增强用于对象检测

SA-AutoAug: 规模感知自动增强用于对象检测

SA-AutoAug Scale-aware Automatic Augmentation for Object Detection (CVPR 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SA-AutoAug

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项目介绍

SA-AutoAug 是一个在 CVPR 2021 上发表的项目，由 Yukang Chen 等人提出。它实现了针对目标检测的规模感知自动数据增强策略。该方法通过引入一个新的搜索空间和度量标准来寻找高效的数据增强政策。它支持多种框架实现，包括 maskrcnn-benchmark、FCOS 和 Detectron2。项目提供完整的搜索和训练代码，并展示了如何自适应不同尺度的对象以优化检测性能。

项目快速启动

安装

首先，确保安装了必要的依赖项。对于每种框架，遵循以下指导：

• maskrcnn-benchmark: 参考 INSTALL.md 文件。
• FCOS: 同样参照其 INSTALL.md 文件。
• Detectron2: 跟随其文档完成安装，查阅对应的 INSTALL.md。

搜索增强策略（可选）

如果您想自行搜索增强策略，可以这样做：

cd /path/to/SA-AutoAug/maskrcnn-benchmark
export NGPUS=8
python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS tools/search.py --config-file configs/SA_AutoAug/retinanet_R-50-FPN_search.yaml OUTPUT_DIR /path/to/searchlog_dir

训练

使用 maskrcnn-benchmark:

export NGPUS=8
python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS tools/train_net.py --config-file configs/SA_AutoAug/retinanet_R-50-FPN_6x.yaml OUTPUT_DIR models/retinanet_R-50-FPN_6x_SAAutoAug

使用 Detectron2:

cd /path/to/SA-AutoAug/detectron2
python3 tools/train_net.py --num-gpus 8 --config-file configs/COCO-Detection/SA_AutoAug/retinanet_R_50_FPN_6x.yaml OUTPUT_DIR output_retinanet_R_50_FPN_6x_SAAutoAug

应用案例与最佳实践

应用案例通常涉及利用SA-AutoAug增强数据集，提升模型对不同尺寸物体的识别能力。最佳实践建议首先在小规模数据上测试策略，逐步扩大至全数据集，监控训练过程中的AP变化，确保增强策略有效且不过分复杂化训练流程。

典型生态项目

SA-AutoAug与目标检测领域的前沿工作紧密结合，如maskrcnn-benchmark, FCOS, 和 Detectron2。这些框架是现代计算机视觉研究的基石，SA-AutoAug为它们提供了定制化的数据增强解决方案。开发者可以将此项目集成到他们的目标检测系统中，以提高模型泛化能力和检测精度。特别地，结合【ATSS】或【AutoAug-Det】等其他先进的目标检测和数据增强技术，可以进一步探索性能边界。

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本快速入门和概述旨在帮助开发者迅速理解和运用SA-AutoAug进行目标检测的深度学习实验，务必参考项目的官方GitHub仓库获取最新信息和详细指南。

SA-AutoAug Scale-aware Automatic Augmentation for Object Detection (CVPR 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SA-AutoAug