CVPR2020 | 深蘭科技夜間檢測(cè)挑戰(zhàn)賽兩冠一亞,為自動(dòng)駕駛保駕護(hù)航
3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)
該團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn) Pixel-level 的增強(qiáng)方式導(dǎo)致了性能結(jié)果大幅下降,因此沒(méi)有在這個(gè)方向繼續(xù)嘗試。
而圖像增強(qiáng)方式 Retinex,從視覺(jué)上看帶來(lái)了圖像增強(qiáng),但是該方法可能破壞了原有圖片的結(jié)構(gòu)信息,導(dǎo)致最終結(jié)果沒(méi)有提升。
于是,該團(tuán)隊(duì)最終選擇了 Spatial-level 的增強(qiáng)方式,使得結(jié)果有一定的提升。
實(shí)驗(yàn)細(xì)節(jié)
1. 將 Cascade rcnn + DCN + FPN 作為 baseline;
2. 將原有 head 改為 Double head;
3. 將 CBNet 作為 backbone;
4. 使用 cascade rcnn COCO-Pretrained weight;
5. 數(shù)據(jù)增強(qiáng);
6. 多尺度訓(xùn)練 + Testing tricks。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
下圖展示了該團(tuán)隊(duì)使用的方法在本地驗(yàn)證集上的結(jié)果:
該團(tuán)隊(duì)將今年的成績(jī)與去年 ICCV 2019 同賽道冠軍算法進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)在不使用額外數(shù)據(jù)集的情況下,去年單模型在 9 個(gè)尺度的融合下達(dá)到 11.06,而該團(tuán)隊(duì)的算法在只用 2 個(gè)尺度的情況下就可以達(dá)到 10.49。
未來(lái)工作
該團(tuán)隊(duì)雖然獲得了不錯(cuò)的成績(jī),但也基于已有的經(jīng)驗(yàn)提出了一些未來(lái)工作方向:
1. 由于數(shù)據(jù)的特殊性,該團(tuán)隊(duì)嘗試使用一些增強(qiáng)方式來(lái)提高圖片質(zhì)量、亮度等屬性,使圖片中的行人更易于檢測(cè)。但結(jié)果證明這些增強(qiáng)方式可能破壞原有圖片結(jié)構(gòu),效果反而降低。該團(tuán)隊(duì)相信會(huì)有更好的夜間圖像處理辦法,只是還需要更多研究和探索。
2. 在允許使用之前幀信息的賽道二中,該團(tuán)隊(duì)僅使用了一些簡(jiǎn)單的 IoU 信息。由于收集這個(gè)數(shù)據(jù)集的攝像頭一直在移動(dòng),該團(tuán)隊(duì)之前在類似的數(shù)據(jù)集上使用過(guò)一些 SOTA 的方法,卻沒(méi)有取得好的效果。他們認(rèn)為之后可以在如何利用時(shí)序幀信息方面進(jìn)行深入的探索。
3. 該領(lǐng)域存在大量白天行人檢測(cè)的數(shù)據(jù)集,因此該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為之后可以嘗試 Domain Adaption 方向的方法,以充分利用行人數(shù)據(jù)集。
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