https://github.com/zcablii/RS_detection.git # 克隆代码
cd RS_detection
python -m pip install -r requirements.txt # 安装环境
python setup.py develop我们的训练模型是在 FAIR1M2.0 遥感监测数据集的基础上训练的，数据集可在https://www.gaofen-challenge.com/benchmark 下载获得。
FAIR1M2.0 数据集包含train， validation 和 test集，我们将有标签的train和validation合并，并命名为train_color，并将数据集中分辨率大于2,500 * 2500 的进行灰度化处理，并将灰度化的副本单独存放为train_gray用于后续处理。
train_color和train_gray修改成以下形式：
{DATASET_PATH}
|
└──data
|
├train_color
| |
| └──train
| ├──images
| | ├──1.tif
| | └──...
| └──labelXml
| ├──1.xml
| └──...
|
└train_gray
|
└──train
├──images
| ├──1.tif
| └──...
└──labelXml
├──1.xml
└──...
其中{DATASET_PATH}为数据集路径，用户可以自行选择。
注意：直接解压数据集得到的文件树可能与说明不同（如labelXml、test的名称），请将其修改为说明中的格式。
进入configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config.py文件，修改这个文件中的三个路径参数为
source_fair_dataset_path='{DATASET_PATH}/data'
source_dataset_path='{DATASET_PATH}/dota'
target_dataset_path='{DATASET_PATH}/preprocessed'在configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_train_color.py 中修改以下三个数据路径参数, 其中{DATASET_PATH}与前一步相同。
source_fair_dataset_path='{DATASET_PATH}/data/train_color'
source_dataset_path='{DATASET_PATH}/dota_train_color'
target_dataset_path='{DATASET_PATH}/preprocessed_train_color'并运行python tools/preprocess.py --config-file configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_train_color.py，即可自动进行FAIR1M2.0数据预处理。
相似的，修改和运行configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_train_gray.py，即可自动进行灰度图的数据预处理。
最后将处理后的train_color 与 train_gray 合并，作为本次比赛的train训练集（本报告后续提及的train数据默认指此数据集）。
下载比赛官方提供的测试集并解压，通过修改和运行configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_test.py即可自动进行测试的数据预处理。
修改 ./configs/orcnn_van3_7_anchor_swa_1.py 和./configs/orcnn_van3_7_anchor_swa_2.py config 文件，把 dataset_root 改成数据存放路径，并根据具体情况修改训练集和测试集的数据目录。
这两个配置文件所训练的模型完全相同，我们训练两个模型的目的是为了后期进行模型融合。两个模型都训练9个epoch，lr初始为0.0001，其于第8个epoch下降10倍。
单个模型训练在8卡上进行：
mpirun --allow-run-as-root -np 8 python tools/run_net.py --config-file configs/orcnn_van3_7_anchor_swa_1.py
mpirun --allow-run-as-root -np 8 python tools/run_net.py --config-file configs/orcnn_van3_7_anchor_swa_2.py通过对第8和第9个epoch的模型快照进行权重融合生成新的单模型:
python tools/get_SWA_model.py --model_dir work_dirs/orcnn_van3_7_anchor_swa_1/checkpoints/ --starting_model_id 8 --ending_model_id 9 --save_dir work_dirs/orcnn_van3_7_anchor_swa_1/checkpoints/
python tools/get_SWA_model.py --model_dir work_dirs/orcnn_van3_7_anchor_swa_2/checkpoints/ --starting_model_id 8 --ending_model_id 9 --save_dir work_dirs/orcnn_van3_7_anchor_swa_2/checkpoints/我们使用了在Imagenet上预训练的Visual Attention Network（VAN）作为骨干网络，VAN权重文件可在 https://huggingface.co/Visual-Attention-Network/VAN-Large-original/resolve/main/van_large_839.pth.tar 下载。
测试前请确保RS_detection文件夹下没有submit_zips和data文件夹。当换测试集时，请确保删除submit_zips和data文件夹。
进入RS_detection文件夹后，进入Jittor虚拟环境：
cd ~/RS_detection
source activate jittor处理测试数据和运行测试操作而得到最终结果可直接通过运行 python test.py --test_path PATH_TO_TEST 来实现。其中 PATH_TO_TEST 为解压后测试集目录，且需要遵循测试数据处理中的文件结构。test.py脚本包含测试数据处理和运行测试两个阶段，具体如下所述。
解压测试数据后修改成以下形式：
{DATASET_PATH}
|
└──data
└──test
└──images
├──1.tif
└──...
其中{DATASET_PATH}为数据集路径，用户可以自行选择。
在
configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_test.py 中修改以下三个数据路径参数
source_fair_dataset_path='{DATASET_PATH}/data'
source_dataset_path='{DATASET_PATH}/dota_test'
target_dataset_path='{DATASET_PATH}/preprocessed_test'其中source_fair_dataset_path设为测试数据集的路径。并运行
python tools/preprocess.py --config-file configs/preprocess/fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_test.py，即可自动进行测试数据预处理。
修改 ./configs/orcnn_van3_for_test_1.py 和./configs/orcnn_van3_for_test_2.py config 文件，把 dataset_root 改成数据存放路径，即fair1m_1_5_preprocess_config_ms_le90_test.py中的target_dataset_path，并根据具体情况修改训练集和测试集的数据目录。然后运行：
python tools/run_net.py --config-file configs/orcnn_van3_for_test_1.py --task test
python tools/run_net.py --config-file configs/orcnn_van3_for_test_2.py --task test此时，请检查./submit_zips文件夹下有且仅有两个文件，分别为orcnn_van3_for_test_1_epoch0.csv 和 orcnn_van3_for_test_2_epoch0.csv。然后运行
python merge.py完成对两个模型输出结果的融合。
最终结果将被存放于./csv_merge/merged_result.csv，提交线上可以得到mAP为0.8111的结果。