kaggle-Sartorius

Sartorius - Cell Instance Segmentation Detect

我线下训练所用的环境:

• mmcv-full 1.3.17
• torch 1.7.1+cu101
• torchvision 0.8.2+cu101

code

• mmdetection-neuron-inference.ipynb :用于mmdet2.18的推理代码
• swin-transformer-for-detection.ipynb:用于swin-transformer-for-detection的推理代码
• mmdet-218/ 训练代码
• swin-mmdet/ 训练代码

由于线上kaggle是cuda11.0，所以线上提交需要安装torch和mmcv-full都需要使用cuda11.0的版本（在我share的notebook:/input中全部包含完毕了，可直接使用）

summary

• 数据集:coco-train/val

• 方案一：最新版的mmdet-2.18.0

  • mask-rcnn-swin-small LB:30.6; CV(segm-mAP):22.6 配置文件在:qyl_config/swin_s.py

• 方案二：Swin-Transformer-Object-Detection

  • cascade-mask-rcnn-swin-small LB:30.1 CV(segm-mAP):24 配置文件在:qyl_config/swin_s.py
  • cascade-mask-rcnn-swin-base LB:30.1 CV(segm-mAP):24.5 配置文件在:qyl_config/swin_b.py

train模型(单卡):

python tools/train.py ./qyl_config/swin_s.py --gpu-ids 3

To do

下一步要做的事情罗列：

• 不同epoch波动大，所以需要改变验证策略
• 线下验证集:使用官方验证集，参考,需要想办法将这个iou-mAP集成到mmdet的验证中
• 五折训练，参考code区5-fold-coco数据集制作，但是五个模型的预测结果融合需要进一步思考(NMS or WBF ,能够针对MASK吗)
• 调参：目前只是在默认配置上更改了训练尺度和一丁点的数据增强，感觉这两个方面还需呀进一步探索，根据dicussuion区讨论，mmdet的模型单折到32+是完全没问题的