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S2ANet模型

内容

简介

S2ANet是用于检测旋转框的模型，要求使用PaddlePaddle 2.0.1(可使用pip安装) 或适当的develop版本。

DOTA数据集

[DOTA Dataset]是航空影像中物体检测的数据集，包含2806张图像，每张图像4000*4000分辨率。

数据版本 类别数 图像数 图像尺寸 实例数 标注方式
v1.0 15 2806 800~4000 118282 OBB + HBB
v1.5 16 2806 800~4000 400000 OBB + HBB

注：OBB标注方式是指标注任意四边形；顶点按顺时针顺序排列。HBB标注方式是指标注示例的外接矩形。

DOTA数据集中总共有2806张图像，其中1411张图像作为训练集，458张图像作为评估集，剩余937张图像作为测试集。

如果需要切割图像数据，请参考DOTA_devkit 。

设置crop_size=1024, stride=824, gap=200参数切割数据后，训练集15749张图像，评估集5297张图像，测试集10833张图像。

模型库

S2ANet模型

模型 GPU个数 Conv类型 mAP 模型下载 配置文件
S2ANet 8 Conv 71.42 model config

**注意：**这里使用multiclass_nms，与原作者使用nms略有不同，精度相比原始论文中高0.15 (71.27-->71.42)。

训练说明

1. 旋转框IOU计算OP

旋转框IOU计算OPext_op是参考Paddle自定义外部算子 的方式开发。

若使用旋转框IOU计算OP，需要环境满足：

  • PaddlePaddle >= 2.0.1
  • GCC == 8.2

推荐使用docker镜像paddle:2.0.1-gpu-cuda10.1-cudnn7。

执行如下命令下载镜像并启动容器：

sudo nvidia-docker run -it --name paddle_s2anet -v $PWD:/paddle --network=host registry.baidubce.com/paddlepaddle/paddle:2.0.1-gpu-cuda10.1-cudnn7 /bin/bash

镜像中paddle2.0.1已安装好，进入python3.7，执行如下代码检查paddle安装是否正常：

import paddle
print(paddle.__version__)
paddle.utils.run_check()

进入到ppdet/ext_op文件夹，安装：

python3.7 setup.py install

Windows环境请按照如下步骤安装：

（1）准备Visual Studio (版本需要>=Visual Studio 2015 update3)，这里以VS2017为例；

（2）点击开始-->Visual Studio 2017-->适用于 VS 2017 的x64本机工具命令提示；

（3）设置环境变量：set DISTUTILS_USE_SDK=1

（4）进入PaddleDetection/ppdet/ext_op目录，通过python3.7 setup.py install命令进行安装。

安装完成后，测试自定义op是否可以正常编译以及计算结果：

cd PaddleDetecetion/ppdet/ext_op
python3.7 test.py

2. 数据格式

DOTA 数据集中实例是按照任意四边形标注，在进行训练模型前，需要参考DOTA2COCO 转换成[xc, yc, bow_w, bow_h, angle]格式，并以coco数据格式存储。

评估

执行如下命令，会在output_dir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。

python3.7 tools/infer.py -c configs/dota/s2anet_1x_dota.yml -o weights=./weights/s2anet_1x_dota.pdparams  --infer_dir=dota_test_images --draw_threshold=0.05 --save_txt=True --output_dir=output

请参考DOTA_devkit 生成评估文件，评估文件格式请参考DOTA Test ，生成zip文件，每个类一个txt文件，txt文件中每行格式为：image_id score x1 y1 x2 y2 x3 y3 x4 y4，提交服务器进行评估。

预测部署

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

# 预测
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/dota/s2anet_1x_dota.yml -o weights=model.pdparams --infer_img=demo/P0072__1.0__0___0.png

Citations

@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}
}