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S2ANet

内容

• 简介
• 模型库
• 使用说明
• 预测部署
• 引用

简介

S2ANet是用于检测旋转框的模型.

模型库

模型	Conv类型	mAP	学习率策略	角度表示	数据增广	GPU数目	每GPU图片数目	模型下载	配置文件
S2ANet	Conv	71.45	2x	le135	-	4	2	model	config
S2ANet	AlignConv	73.84	2x	le135	-	4	2	model	config

注意：

• 如果GPU卡数或者batch size发生了改变，你需要按照公式 lr_new = lr_default * (batch_size_new * GPU_number_new) / (batch_size_default * GPU_number_default) 调整学习率。
• 模型库中的模型默认使用单尺度训练单尺度测试。如果数据增广一栏标明MS，意味着使用多尺度训练和多尺度测试。如果数据增广一栏标明RR，意味着使用RandomRotate数据增广进行训练。
• 这里使用multiclass_nms，与原作者使用nms略有不同。

使用说明

参考数据准备准备数据。

1. 训练

GPU单卡训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/train.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_1x_spine.yml

GPU多卡训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3 tools/train.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_1x_spine.yml

可以通过--eval开启边训练边测试。

2. 评估

python tools/eval.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_1x_spine.yml -o weights=output/s2anet_1x_spine/model_final.pdparams

# 使用提供训练好的模型评估
python tools/eval.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_1x_spine.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/s2anet_1x_spine.pdparams

3. 预测

执行如下命令，会将图像预测结果保存到output文件夹下。

python tools/infer.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_1x_spine.yml -o weights=output/s2anet_1x_spine/model_final.pdparams --infer_img=demo/39006.jpg --draw_threshold=0.3

使用提供训练好的模型预测：

python tools/infer.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_1x_spine.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/s2anet_1x_spine.pdparams --infer_img=demo/39006.jpg --draw_threshold=0.3

4. DOTA数据评估

执行如下命令，会在output文件夹下将每个图像预测结果保存到同文件夹名的txt文本中。

python tools/infer.py -c configs/rotate/s2anet/s2anet_alignconv_2x_dota.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/s2anet_alignconv_2x_dota.pdparams --infer_dir=/path/to/test/images --output_dir=output --visualize=False --save_results=True

参考DOTA Task, 评估DOTA数据集需要生成一个包含所有检测结果的zip文件，每一类的检测结果储存在一个txt文件中，txt文件中每行格式为：image_name score x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4。将生成的zip文件提交到DOTA Evaluation的Task1进行评估。你可以执行以下命令生成评估文件

python configs/rotate/tools/generate_result.py --pred_txt_dir=output/ --output_dir=submit/ --data_type=dota10

zip -r submit.zip submit

预测部署

Paddle中multiclass_nms算子的输入支持四边形输入，因此部署时可以不需要依赖旋转框IOU计算算子。

部署教程请参考预测部署

引用

@article{han2021align,  
  author={J. {Han} and J. {Ding} and J. {Li} and G. -S. {Xia}},  
  journal={IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing},  
  title={Align Deep Features for Oriented Object Detection},  
  year={2021},
  pages={1-11},  
  doi={10.1109/TGRS.2021.3062048}}

@inproceedings{xia2018dota,
  title={DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images},
  author={Xia, Gui-Song and Bai, Xiang and Ding, Jian and Zhu, Zhen and Belongie, Serge and Luo, Jiebo and Datcu, Mihai and Pelillo, Marcello and Zhang, Liangpei},
  booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  pages={3974--3983},
  year={2018}
}