ICCV 2021 - Low Power Computer Vision Workshop

Low-Power Computer Vision Challenge 2021 - Basic Information

• Sponsor : Xilinx
• Competition : August 1st 9:00 AM - August 31st 11:59 PM EST
• Task : Object Detection
• Dataset : COCO2017 test-dev
• Hardware : Ultra96-V2 + Xilinx Deep Learning Processor Unit (DPU)
• Software : DPU
• Evaluation : 10^4 / Energy * ReLU (mMAP – 0.2) * ReLU (fps – 5). Where mMAP is INT8 quantized accuracy

Baseline Code : YOLOv4-tiny

1. CSPNet: A New Backbone that can Enhance Learning Capability of CNN

• CSP module의 idea 도입
• 아래 그림과 같이 한 Feature Map의 channel을 2개의 group으로 분리 (이 때 비율을 growth rate라고 한다. 1/2 is preferred)
• 한 group이 layer들을 통과하고 얻은 Feature map과 나머지 group을 concat시킨다. (아래 그림 참조)

2. Computational block of YOLOv4-tiny using CSP module

• YOLOv4-tiny의 block에 CSP module을 적용

Training & Validation Result

1. Convert COCO to YOLO format

• COCO dataset의 annotation은 좌상단의 좌표를 (x, y)로 하고 Bounding Box의 width와 height가 주어진다. (INT값)
• YOLO dataset의 annotation은 전체 영상에 대한 좌표의 비율으로 계산한다. (Floating Point)
  • 정가운데의 좌표를 (x, y)로 하고 Bounding Box의 width와 height를 각각 이미지의 width와 height에 대한 비율로 주어진다 (Float 값)
• 따라서 COCO dataset의 annotation을 YOLO의 annotation으로 바꿔준다. 변환하는 코드는 coco_annotation.py 참조

2. Training Loss & Validation Accuracy Graph

중간에 학습이 끊겨서 초반부 학습 Graph가 없어졌다.. 😰

• Validation Accuracy 34%

3. Prediction sample

Docker Images Are here

https://hub.docker.com/r/ekfmsrj4/lpcv