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比赛介绍
在真实海底图片数据中检测出不同海产品（海参、海胆、扇贝、海星）的位置，主办方提供训练集和测试集。初赛训练集：提供5543幅训练图像（含人工标注真值数据），本届比赛需检测的目标类别包括海参“holothurian”，海胆“echinus”，扇贝“scallop”和海星“starfish”四类。训练数据真值中可能存在水草“waterweeds”这一类别，请忽略这一类。比赛不限制参赛队伍使用其他来源的数据进行预训练/训练。初赛测试集：A榜测试集：800幅测试图像，B榜测试集：1200幅测试图像（与A榜不重复）。
数据预处理
采用了去年比赛冠军分享的方法，代码链接：https://github.com/wangyanckxx/Single-Underwater-Image-Enhancement-and-Color-Restoration，把链接里面的方法大概都看了看，最终选择了RGHS这种方法，这种处理方法耗时较长，处理一张3840x2160的图像需要耗时30s，处理后的视觉效果确实不错，但是在比赛A榜上一提交，A榜掉分了！！！但是这个代码处理能力确实很强，可以学习下。原图和处理后效果如下图所示：
模型设计及参数调试
最开始首先采用了SSD算法，A榜上提交后只有线上测评只有0.16左右，低的可怜~，之后看到了郑烨(选手名：斩风) 开源的baseline，backbone是ResNeXt101-64x4d，框架是MMdetection，cascade RCNN+FPN，运行提交后，A榜上提交的MAP达到了0.489，3.19日的时候，第一次排名到第七名，激动的不行！ 特别感谢这位大佬的开源但是之后的排名一直在往下掉，在后续的模型改进部分，把FPN更换成了NAS-FPN，加入可形变卷积等，但是都掉分了！！！总体来说，感觉MMdetection很强大，很多都集成好了，可以参考链接，https://www.tuicool.com/articles/JZRriaV。在模型集成方面，其他师兄尝试了下wbf（Weighted-Boxes-Fusion）也掉分了，所以我就没继续往下尝试了，wbf可以参考链接（https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion）。在参数调试中，学习率，anchor_scale，anchor_ratio，backbone选择，迭代次数等等都尝试过，反正最后结果都一样，永远都是掉分！！！
后期处理
在数据预处理及模型改进方面不断掉分后，已经到了比赛末期，因为其实最终大家的成绩相差不多（A榜上第一名的成绩与我的成绩相差小于0.02），开始逐渐开始寻找比赛中一些本质的问题，将label中的box在train的图片上框出来进行观察，发现官方提供的数据集有漏标的情况，有些object根本没有标注，但是却十分明显，所以我把训练好的模型在官方提供的train上进行测试，即把原来的训练集当做测试集来用，会检测出来很多框，然后我把检测出来置信度大于0.6的框提取出来，认为这些框是检测到了物体的，并将这些框与官方提供的lable进行比较，若有些置信度大于0.6的框与原来官方给的框的IOU小于0.5，则认为这是官方漏标的框，并将这些框补充到train的lable中，这样相当于对训练集的lable进行了一定的扩充操作，解决了部分漏标的问题，官方给出的框与补充之后的框如下图所示，可以看出得到了明显的改善：
用新的lablel重新训练完后提交，又掉分了~，于是又开始分析图像，后来我发现其实这个比赛本质上的难点痛点在于：（1）训练集官方标注不全（2）测试集官方标注的很全（3）图像太过于模糊，水草奇形怪状，很容易被误检测误识别，造成了很多的FP。在我扩充框后重新训练图像之所以掉分，是因为产生了更多的FP，而且FP基本上都是因为水草造成的，所以开始着手考虑如何减少FP，最后采用了一个比较笨的办法，人工分类出少量的水草，并提取出官方给出的少量水草的label，最后把这些合在一起，当做负样本，由于检测出来的大部分框还是属于正样本的，提取出一些海参，海胆，海星，贝壳的正样本，在最后做一个简单的CNN分类器，试图让这个分类器学会区分水草，并在最终提交的.csv文件上进行剔除。训练完分类器后，把由MMdetection检测出来的结果用分类器进行分类，在A榜上进行提交，线上评分终于得到了提高。。。。。这点很容易理解，减少了FP，precision肯定户会提高，这个不言而喻。但是最终在B榜上提交的时候，又掉分了！！！我想了一下存在的问题，可能是MMdetection在B榜上检测出来的一些物体分类器以前没有见到过（虽然都是那四类水下生物，但是他们的样子不太一样），所以导致分类器最终把一些TP当成了FP，然后给剔除了。
此次比赛，最终A榜排名48名，B榜排名74名。第一次打目标检测类比赛，耗时40天，第一次比赛算是很认真的做完了，一直坚持到4.11日上午9点~，虽然结果不太好，还是收获了一些，本次比赛由于疫情在家，所以使用的设备为colab pro，colab总体来说，比国内的各大云好很多，虽然colab pro也有很多不足之处，但是相比于xx云来说，价格是真的良心，期间也遇到了很多坑，但是现在用起来也算是比较得心应手了（毕竟配置了那么多次！！！都是一个坑一个坑踩过来的）。之前一直懒得写博客，都是在本地写写日志，这次打完比赛终于开始写了第一篇博客，希望同各位大佬多交流学习，今后有机会想一起打比赛的也可以加我，只要有时间有精力想认真做比赛的都可以来交流学习，为以后打比赛寻找队友，想浑水摸鱼的就不用加了，我也是小白，带不了。。。。我的qq（[email protected]）（neu的研一小白）
