Kaggle比赛记录和总结
Kaggle比赛
这个比赛我觉得是半年来收获最大的
过程
开始做这个比赛的时候，还有两个月的时间，花了一些时间看相关论文，当时看的是PVNet和CDPN，最后决定用CDPN试一下
CDPN
CDPN的预测需要mask信息和每个物体的3D模型的。
Mask：
比赛数据集没提供mask信息，就想着试试不用mask的话，CDPN效果如何：
还试了不同的scale参数，其中不用Mask最好的效果：
使用Mask最好的效果：
事实证明，还是需要Mask的，不然效果连Baseline都赶不上。
所以，对于Mask信息的获取进行了以下尝试：
1.一开始尝试将所有的3D点云射影到2D图像上来获取Mask，但是失败了，这种质量的Mask是不能用的：
2.想用其他数据集来训练一个实例分割器，后来找了数据集之后觉得没有必要
3.使用Hybrid Task Cascade算法在COCO上训练的权重试了下，效果很不错，就打算先用这个来获取Mask信息了：
3D Model：
CDPN的要求是每个物体和自己所属的模型对应上，我当时觉得这么多车型不好做分类，用车的尺度的平均值做映射的模型，用2D图像的像素预测对应的3D点
比赛结束后看6DVNet和RoI: 10D这两个论文，前者对汽车进行了车型分类（奥迪、宝马）这样的，后者提出了一个方法，能处理同类的模型
然后对这个CDPN的方法坐在了初步规划：
写完代码之后进行训练，训完之后发现效果很不好，框都上天了
后来发现是有两个错误：
- 我用的2D逆射影到3D空间，但是这样少了个z信息，是无法得出正确的3D空间坐标的。
- 我是用的输入信息是经过resize的，这样的话做pnp不经过处理的话是得不到正确的RT信息的。
修改之后又继续进行训练了。
2D与3D坐标的拟合：
后来想将R和T分开处理，尝试用多项式来函数化图像中的xy和空间中的XYZ的关系，将X、Y、Z分别用x、y来拟合，发现效果并不好，所以还是要用深度学习的方法。
虽然我多项式拟合失败了，但是我觉得X、Y、Z和xy之间应该有一种对应函数，可直接算出，因为车都在路面上，就是说不会有车完全在另一个车的后面，也不会有深度位置的问题，如图所示：
后来经过老师的指点，用3D空间的数据拟合一个平面，因为车都是在地上走的，必然都在路面这个平面上，使用的代码如下：
回学校了再加上
这是参考的方法：
平面拟合 SVD版本
求交点
拟合出的平面如图：
计算的误差如下：
误差还是大到不能用，比赛完了回家后发现，我的方法是有错误的：
我把成像平面放到了焦距处，而成像平面应该在 z z z处，具体信息可以看看这个：针孔摄像机模型和透镜
但是效果还是不行，loss也降不下去，感觉还是车的模型那里有问题，之后就放弃了CDPN的方法，使用其他参赛者提供的kernel，进行一些改动，毕竟参加的初衷就是练手，提不出新方法，学学别人的也是一种进步
CenterNet
这个方法其实没什么东西，就是直接回归
尝试的方法：
-
用bin的操作来获取角度roll，CenterNet源码就是用的这个操作
这方法有时候有效，有时候没用，我感觉可能是网络结构的原因？在下面的实验中是无效的
-
对pitch也做了角度bin预测，降分 18行
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将不同的信息用不同的branch来预测，loss比例设置为0.1：0.7：0.3，这是我的唯一有效的改动
后来在其他论文里也看到这样的描述。Attention is all you need 里面也提到了，RoI10D也提到了，同多头预测多种信息，只用一个头会造成能力”挥发“
-
使用训练了十个epoch的权重，将backbone固定住，只让旋转和位移头训练，再训练3个epoch，结果见13 14 15行实验
不知道为什么没有提升，这种做法论文里常用，但是我用了却没效果，要么是官方的test有问题，要么是两个head已经学习的差不多了
-
backbone、loss、bin中角度的调整，统统没用
b2换b0，试了focal loss，应该是哪里操作错了
-
input size的调参，结果见5 6 9
其中的2048是有效果的，但是在平时的提交中显示不出来，在最后使用全部test的时候，分挺好的
-
对权重比例的调整，0.1:0.7:0.3 和 0.2:0.8:0.2 结果见 13 16 降分
-
对pitch用softmax来预测，因为数据的分布只有三个， π , 0 , − π \pi,0,-\pi π,0,−π，就想直接用分类，但是结果也不好
消融实验
| backbone | epoch | size | weight | process | score | line |
|---|---|---|---|---|---|---|
| resnet | 10 | 1600，700 | None | None | 0.038 | 1 |
| resnet | 10 | 1024，320 | None | None | 0.033 | 2 |
| resnet | 10 | 1600，700 | 0.1 ：0.9 | None | 0.047 | 3 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.1 ：0.9 | None | 0.050 | 4 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.1：0.9 | branch | 0.057 | 5 |
| RB | 10 | 1600，700 | 0.1：0.9 | branch | 0.063 | 6 |
| RB | 10 | 1600，700 | 0.1：0.9 | branch、change | 0.063 | 7 |
| RB | 8 | 1600，700 | 0.1：0.9 | branch | 0.052 | 8 |
| RB | 10 | 2048，512 | 0.1：0.9 | branch | 0.060 | 9 |
| RB | 20 | 1024，480 | 0.1：0.9 | branch 、depth | 0.044 | 10 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.1：0.9 | branch、fix+3 | 0.050 | 11 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.1：0.7：0.3 | roll、2/3pi | 0.035 | 12 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.1：0.7：0.3 | branch 、roll、2/3pi | 0.048 | 13 |
| RB | 13 | 1024，480 | 0.1：0.7：0.3 | branch、roll、fix+3、2/3pi | 0.047 | 14 |
| RB | 20 | 1024，480 | 0.1：0.7：0.3 | branch、roll、fix+10、2/3pi | 0.047 | 15 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.2：0.8：0.3 | branch、roll、2/3pi | 0.039 | 16 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.2：0.8：0.3 | branch、roll、pi | 0.039 | 17 |
| RB | 10 | 1024，480 | 0.1：0.7：0.3 | branch、pitch | 0.032 | 18 |
| RB | 10 | 1024,480 | 0.1：0.9 | branch、b2、focal | 0.000 | 19 |
| RB | 10 | 1024,480 | 0.1：0.9 | branch、b2 | 0.038 | 20 |
| RB | 10 | 1600，700 | 0.1：0.9 | branch、more aug | 0.059 | 21 |
| RB | 30 | 1600，700 | 0.1：0.9 | branch、aug | 0.058 | 22 |
| RB | 8 | 1600，700 | 0.1：0.3：0.3 | branch、patch | 0.040 | 23 |
安排记录
写出来的计划不是当天要完成的，是后面要做的，还有一些是碎碎念
12.12
- 搜集mask数据集
找了个apollor 不好用，要c++ render - 找好的实例分割算法
12.13
- 把CDPN的mask改了
结果：不用mask效果真的很差
12.14
- 配置好mmdetection
- 写训练代码
- 测试mmdetection的mask效果
测了detection效果，一般
使用inference中的shwo_result来得到数据 - 检测器调试
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75171514
还搞不懂就看看这个
好像是版本不匹配问题 - 写CDPN的训练代码
12.15
- 复习矩阵分析
- 把mask详细信息搞出来
- 写训练代码
- 写mask与后面网络相融合的代码
12.16
- Mask获取代码
有了，输出成npy文件保存起来，或许也可以保存到一个文件里
处理之前应该注意的，人家的大小是640x480，而我直接用的全部进行计算 - Maks相关resize
获取crop的mask图，并resize成128x128 - IoU选择crop
得到真实image的所有bbox，保存到一个文件中，选中的crop才会进行训练 - 写训练代码
- 写mask与后面网络相融合的代码
- 复习矩阵分析
12.17
- 写新数据集读取代码
- IoU选择crop
得到真实image的所有bbox，保存到一个文件中，选中的crop才会进行训练 - 写训练代码
- 写mask与后面网络相融合的代码
12.28
- 训练效果很差，排查原因
- 修改代码，重新训练
- 详读CenterNet Baseline
- 尝试其他方法，比如中心点预测scale，固定框架预测 Δ x , Δ y , Δ z \varDelta x,\varDelta y,\varDelta z Δx,Δy,Δz。
- 想想有没有办法写个拟合器，直接从像素位置估计xyz，这个位置要是中心点
12.29
- 看CenterNet Baseline
- 写多项式拟合器
效果很一般 - 试着尝试其他方法
- 在看看kaggle的讨论
- 数据增强还没做
- 或许可以试试复现分开计算过程
1.2
- 学习centernet论文
- 学习centernet代码
1.3
- 按照论文的方法修改loss
- 尝试修改bin来预测 θ \theta θ
- 结合CDPN
尝试了修改mask loss和depth loss，MaskTrain，input=1536，得到的分数为0.013
1.4
- 消融实验
- 学习CenterNet中的多bin操作
- 学习CenterNet中的loss计算
- 结合CenterNet和CDPN
- 写一个结果可视化，好不好先看一眼
- 尝试了修改mask loss和depth loss，MaksTrain，input=1024，得到的分数为0.010
1.5
- 学bin操作
- 看demo代码
- 看训练代码
尝试了MaskTrain和maskloss的改动，input=1024 batch=2，得到的分数为0.008
只改动mask loss，得分0.010 看来这个loss很垃圾
input改成2048 得分 0.011
1.6
- 复现方法
- 先不改backbone，只改输出
1.8
- 算pitch角度
1.9
- dropout还能用
- 改bin的代码错误
- 换成pi
1.10
- 换成2/3 π \pi π
mask depth 都是0.039
都是0.004的提升
loss往上跑了基本不行
1.11
- 复习政治第一轮结束
- 复习英语单词结束，加一些翻译
- 找bin代码的错误
- 看mask和depth loss的结果
发现了问题所在，还是sorted这一块，没对应上
1.12
权重有用
1.16
10次，bin 全部的训练数据 0.039
不对啊，不应该是0.048 最高的这种吗
先看看这两个的结果，然后看看在哪改动
现在也就是换了个backbone
重头戏还在softmax
这个交叉熵还有weight，那我岂不是可以根据数量比例来设置这个weight了
感觉restnet的x不对劲
复现的173 10epoch只有0.036 ？？？哪里出问题了？
多个头怎么做？
Rb 里面有两种移除方法
预训练 可以先训练5个epoch，我一开始直接用两个分支，训完5个之后，再
那些分类的，必然有两个值，一个是置信度，一个是values
多一些分支和卷积层，来让各自的分类更准确？
试试锁或不锁
只有depth的时候对应的是7个预测量
test_rolll 的车太少了,看着挺准的
bin_roll错一般就是没对应好
还有 直接复制很多容易出问题，threshold就出现了问题
1.18
试试固定base
感觉没啥用啊，训十个再看看
旋转loss好像降不下去了
感觉depth确实对z有提升
不，没有，人家原版的效果也不错
再试试原来的branch在多寻3个什么结果
更差了？？？？？
想法
当时的一些乱七八糟的想法，随便一记：
如果效果好，给roll也整个分类？
不好
现在epoch加深已经什么效果了，但倒是dropout的原因？
试试把dropout关掉后再训练几个epoch，
把原来的0.058去mask试试，用的RB的方法
我现在是不是应该好好看看这个阈值处理？ 但也就那么点东西
阈值的选择， 就是根据实际的图中的车的数量，寻找一个阈值，来让预测出来的车和实际的车的数量相似
多模融合，取平均值？
训练次数问题，没加dropout更好？
我还可以再把z单独拎出来
或者直接试试分支的roll？
像个方法让车的大小成比例？
热图？
中心点+位置，多层预测？
上采样？
这个能进行一定的分类，不如，利用一下，根据分类决定维度？
这样就要在数据集上下功夫了
全部看一看车型
突出的标记出来
看看能检测到什么样的车
卡车，吉普这样的，给另外的minxyz
这个比例也是跟z相关的
训练的时候或许并不能处理好这种工作？如果size差很多，那么预测的loss就高
是不是可以分成两阶段训练，根据有无大型车？
很想试试预测偏差bin
想到一个计算R，t的损失的方法，用预测出来的3D点的信息，和真实的Rt做射影，然后计算原版的2D坐标和摄影出来的2D坐标的差别
作者的方法是，用真实的RT来生成真实3D位置，然后计算和预测出来的差
世界坐标系中的XYZ会相互影响，这个用来调整？先用x，y预测差不多的XYZ，再用XYZ之间的关系微调XYZ
还有个问题，是在resize上做的预测，预测出来的RT不会不同吗？
这个尺度缩放问题一直有坑
训练的时候尺度变成原来的
可以总结一下， 什么样的input能检测出什么样的车
总结
这次比赛的结果并不好，只有20%，菜是真的菜，菜的点有很多。
工程能力：
- CDPN只给了测试代码，按理讲对着测试写训练也不是什么难事，但是那会连pytorch的反向传播机制都不清楚，有梯度的才能求导
- 对结果的可视化很垃圾，只是用的3D bbox，而6DVnet中直接把模型映射到了2D图像中，很ground truth pose的差别一目了然
- bin方法的实现还是依赖别人写的代码
执行力：
有些改动我想到了，在后面看的论文里也看到了，但是当时也没有去实现，比起论文中的也过于简单稚嫩
论文量：
在做比赛之前读的这一块的论文确实是少，之间看的都是检测的论文，对这个任务来说用处不大。比完了之后看了不少论文，其中有不少都能对这个比赛带来提升，而我之前根本不知道，比如注意力机制，以前光听说也没看这块的论文，更不知道怎么用，后来看了[ Attention is all you need ]、[ Non-local Neural Networks ]、[ Dual Attention Network for Scene Segmentation ] 这三篇跟注意力机制相关的论文，用了之后必然是有提升的，而且6DVNet中也用了；还看了后处理操作的论文 [ DeepIM: Deep Iterative Matching for 6D Pose Estimation ] 这个也必然能优化pose估计的结果，可视化的时候看到有些路口转角的车的角度预测确实不好，有了这个方法就能对那些进行校正；而且对于汽车的子类，[ 6DVNet ] 使用再分类的方法，[ RoI10D ] 提出新的方法来处理同范畴形状显示的物体，而有了这些信息那就有好多方法可以尝试，CDPN和PVNet都可以尝试。问题就在于之前的论文读的不够，脑子里的方法太少，没有成绩也是应该的
其他：
对于3D几何这块的知识确实不够了解，之前只是看了，但是没有应用，不知道怎么用，也很快就忘了，这次结束后回去补了补几何的知识。
还有就是真的觉得要是有个人带带就好了，如果有个有比赛经验的人能指点一下，那就少走很多弯路，自己搁着搞费时又低效
通过这次比赛也看清了很多问题，对于神经网络的能力有了一点了解，而且对于以后该干什么也比较清楚了：多看论文，多做实验，论文才是王道。读论文该注意哪些点，尤其是实验部分，还有实验代码的具体操作，都很重要。