Frankie ♂

目前本科在讀

師從深度之眼比賽班導(dǎo)師-Taylor老師

剛接觸圖像算法競賽半年

已經(jīng)獲得 IFLYTEK 1024 Challenge - X光目標檢測第二名

華為云-重慶語義分割算法大賽二等獎等

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1、賽題鏈接

https://www.kaggle.com/c/tensorflow-great-barrier-reef

2、賽題描述

本次競賽的目標是通過建立一個在珊瑚礁水下視頻中訓(xùn)練的物體檢測模型，實時準確地識別海星。

商業(yè)價值：幫助研究人員識別威脅澳大利亞大堡礁的物種，并采取明智的行動，為子孫后代保護珊瑚礁。

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※ 比賽時間線

2021 11 月 22 日 年 - 開始日期。

2022 2 月 7 日 年 - 報名截止日期。 您必須在此日期之前接受比賽規(guī)則才能參加比賽。

2022 2 月 7 日 年 - 團隊合并截止日期。 這是參與者可以加入或合并團隊的最后一天。

2022 2 月 14 日 年 - 最終提交截止日期。

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※ 豐厚的獎金

一等獎：30,000美元

二等獎：25,000美元

三等獎：20,000美元

四等獎：15,000美元

五等獎：10,000美元

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3、數(shù)據(jù)描述

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train.csv中包含了三個視頻抽幀后的圖片信息標注，其中幾個重要參數(shù)：

video_id圖像所屬視頻的 ID 號。視頻 ID 沒有有意義的排序。

video_frame視頻中圖像的幀數(shù)。當(dāng)潛水員浮出水面時，預(yù)計會偶爾看到幀數(shù)的差距。

sequence給定視頻的無間隙子集的 ID。序列 id 沒有有意義的排序。

sequence_frame給定序列中的幀號。

image_id圖像的 ID 代碼，格式為“{video_id}-{video_frame}”

annotations邊界框由其在圖像內(nèi)左上角的像素坐標 (x_min, y_min) 及其寬度和高度（以像素為單位）描述。

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關(guān)注公眾號

回復(fù)“海星”即可獲取比賽baseline源碼！

可視化標注

其中，只有4919張圖片有標注

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視頻0: 2143張有目標

視頻1: 2099張有目標

視頻2: 677張有目標

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Bbox長寬比例分析

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4、評價指標

F2-Score

選擇F2指標目的是為了盡量不漏檢允許一些FP. 因此處理FN比處理FP要重要

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5、對賽題標簽的理解

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劃分數(shù)據(jù)集時，為了避免數(shù)據(jù)泄露，可以對0，1視頻進行訓(xùn)練。2視頻進行線下驗證

5.1、篩選出有標注的數(shù)據(jù)

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5.2、生成bbox函數(shù)

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5.3、生成標注文件

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6、Baseline流程

Baseline以簡單的Faster-RCNN入手 （詳細見baseline README文件）

• 安裝編譯mmdet

• 定義數(shù)據(jù)

• 修改配置文件

• 添加測試腳本

• 調(diào)參提交

7、賽題難點思考

1、如何利用無目標圖片

2、如何有效利用連續(xù)幀中目標處理（如下兩圖為連續(xù)幀）

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關(guān)注公眾號

回復(fù)“海星”即可獲取比賽baseline源碼！