第二届启智杯-小样本计数-海康正式员工队
本文章为启智杯算法赛道小样本计数题目的一种解题方法。本方法采用yolov8-seg模型,通过对数据进行处理得到质量更好的模型。感谢同学老师,感谢海康公司的帮助,得以完成此次赛题。参赛团队:海康正式员工队

一、运行环境 

硬件:GPU :RTX4060、CPU: inteli9-13900HX 

软件:Pycharm+Pytorch

python版本 3.10.13

conda版本:23.11.0

cuda版本:12.3

pytorch版本:2.0.1+cu118

基本库安装

(1)numpy 1.26.2 

(2)opencv-python 4.8.1.78 

(3)pipinstall pybase64 

(4)pipinstall glob2 

(5)pipinstall shutilwhich 

(6)pipinstall tqdm 

(7)pipinstall pillow (如果报错以下问题:ImportError:DLLloadfailed while importing _imaging: 找不到指 定的模块,解决方法:先卸载pillow库:pip uninstall pillow,再下载 pillow库:pip install pillow) 

(8)pipinstall pyyaml 

(9)cd到ultralytics-main 文件夹下 执行 pipinstallultralytics

二、耗时 

训练耗时及占用内存: 

CPU:一次46分10秒,占用内存3G((对于训练1700张 图片)

GPU:一次2分15秒,占用内存0.8G (对于训练1700张 图片)

模型推理耗时: 

CPU:图片预处理耗时 2.5ms 推理耗平均时300.6ms 后处理 耗时 30.2ms 

GPU:图片预处理耗时 1.8ms 推理耗时19ms 后处理耗时 5.5ms

三、开发思路

本方法主要集中在数据集的处理

1.模型选择

前期我们将侧重点放在模型的选择上,希望找到一个轻量化,速度快,更加精准的模型。由于yolov8-seg轻量化,且速度较快,所以我们最终选择了此模型,通过我们自己的方法来提高模型精度。

2.数据处理

对于训练集的处理,我们开始是将原来训练集的25张图 片进行处理,通过代码进行旋转60度,90度,120度,180 度。之后在进行原图背景的更换,在网络上面找取背景图片通过代码将原图的物体放在新的背景里面,同时对背景进行旋转60度,90度,120度,180度。同时还有原图亮度的调节。于是生成了1700张训练的图片数据集,对原来的数据集进行了扩增。再进行训练。


3.代码运行

这时使用的是我们已经训练好的权重,可以直接用来推理。


这是从头开始训练,上面是将hik给我们的标志转为json格式下面是将json格式的文件转为txt格式的代码。(最下面的predict是用来直接预测的)

数据集存放位置

在此文件添加标注名称后,通过上述文件改变标注格式,进行训练。

训练完成后使用predict进行预测。

四、总结

我们的解题方法,主要是在数据集处理这个方向努力,通过扩增数据集来提升精度。根据结果来说是有效的,但是相应的扩增数据集带来的问题就是运行时间增长。我们之后也会通过其他的思路来尝试解题,找出更快更精准的解。

五、鸣谢

感谢我们的每一位成员,感谢海康威视的工作人员,感谢给我们支持和鼓励的家人们,老师们,同学们。



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