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高分遥感图像解决方案

简单记录一下我们仨参加一个遥感图像比赛的方案。

赛事简介

中科星途遥感图像解译大赛今年有六个赛道，涵盖检测、分割、跟踪等任务。其中检测主赛道依托中科院新发布的百万级实例的FAIR1M数据集。具体赛道情况如下：

在这里插入图片描述

比赛分为初赛和决赛，分别有各自的测试集。所有模型性能都是线下训练，在线评估打分和排序。初赛截止时需要提交技术报告，排名前列的队伍进入决赛。决赛前6为优胜队伍。
最后成绩是：初赛4/222，决赛6/220，top3%，拿到优胜团队。

数据分析

本赛道采用的FAIR1M数据集具有以下特点：

  • 百万级实例规模
  • 旋转包围框标注
  • 细粒度目标识别
  • 类别覆盖广泛
  • 数据长尾分布

根据官方介绍，该数据集包含37个小类，5个大类，共计15000张图像。覆盖全球50多个机场/港口/城乡等场景。共计37类细粒度类别，包括Boeing737、Boeing747、Boeing777、Boeing787、C919、A220、A321、A330、A350、ARJ21、other-airplane、Passenger Ship、Motorboat、Fishing Boat、Tugboat、Engineering Ship、Liquid Cargo Ship、Dry Cargo Ship、Warship、other-ship、Small Car、Bus、Cargo Truck、Dump Truck、Van、Trailer、Tractor、Excavator、Truck Tractor、other-vehicle、Basketball Court、Tennis Court、Football Field、Baseball Field、Intersection、Roundabout、Bridge。图像尺度1000~10000。统计发现极大尺度的图像比例并不像DOTA那样高，但是裁剪后总的图像数目约40000张。

部分样本示例如图：

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统计发现数据分布极端不均衡：

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解决方案

模型选择

我们最后实际用到的单模型包括ORCNN，RoITransformer，ReDet。 代码采用OBBDetection，由于参加较晚时间有限主要基于这个测的。在多尺度训练和测试下，12轮的orcnn有44.8， RoItransformer达到45.6，double head只有41，AOPG只有40。而武大的ReDet能达到47+（缺点是训练太慢，而且不好加swin作backbone）。

性能评估

由于高分比赛测试集评估次数有限，但是同时开放的ISPRS benchmark榜单是不限提交的。所以我们都是在ISPRS benchmark上测试，取最好性能的模型测试高分测试集进行提交。据实验观察，benchmark和高分初赛的性能基本保持一致，但是和决赛略有出入。

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方案尝试

之前参加比赛经验不多，尝试了各种策略，默认均采用orcnn在benchmark上进行试验。策略归类如下：

  • 类间NMS：掉点了3%左右。可视化发现细粒度目标的识别冗余框非常多，强行NMS会导致召回降低从而拉低mAP的积分区间。
  • 更低的conf：能够提升0.4%。会带来有限的提升，但是会导致检测结果文件非常大，影响后面集成的效率。
  • NMS阈值调整：基本没影响，设置大了会掉点，测试的最佳是0.1。
  • soft NMS：掉点2-4%。需要细致调参，后未用。
  • 更换backbone：由于算力有限，我们大多数模型都用的Res50，没有尝试其他的。就加了个swin，比较香。在orcnn上单尺度就实现48%。但是很诡异的是，使用多尺度后掉点0.4%，没找到原因，导致最终swin也没能带我们进一步上分。
  • 多尺度训练和测试：提升3%左右。但是加swin后掉0.4%，试过不同模型都是如此。
  • 针对特定类训练：没用。即便参照胡凯旋老哥说的对少量单类目标进行强数据扩充（mixup，mosaic，affine）到十倍，训练出来的单类检测器还是效果很差。
  • 过采样：早期在jittor的代码里对比过，效果不明显。后来没用过。
  • 更长的训练周期：这个“trick”并不好使，至少对于本次用的三个模型是如此。但是swin没试，算力时间有限。
  • 针对密集场景的模型参数修改：图像中密集目标场景还是很多的，默认的512个肯定不够。因此增多了roi数目和检测输出的个数。未做消融实验。
  • DOTA预训练：些微提升，但是收敛会快很多。在JDet的s2anet上即使训练一轮也有30+的mAP了。
  • 复杂的数据增强：我们采用仿射、HSV抖动、随机缩放、随机翻转将原数据集扩充了一倍。
  • 模型集成：必备技巧，无需多言。我们进行了模型内和模型间的集成。模型内能提升大概0.3-0.5左右。

遇到而未解决的问题

  1. 多尺度的swin会掉点。时间和算力不够，后面没再做对比实验。
  2. 单类的小样本检测器训练不起作用。看到其他组在榜单上也刷单类检测器的分数，但是效果都不好，不知道是不是我们理解有问题。

希望有经验的大佬帮忙解答一下。

代码开源在github：https://github.com/ming71/OBBDet_Swin

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