工作半年总结

五月入职到现在以及快半年了。

这半年时间不知道自己是不是荒废过去了，做一个阶段性的总结。看一下自己做了哪些工作。

一、基于Yolov3的安全帽检测

该检测使用github上的pytorch-yolov3代码实现。原图是1080*1920，我们将图分成多个416*416的图，送入yolov3中训练。最后，使用libtorch在windows和linux都实现了部署。

在该项目中，我遇到的问题和总结：

1.数据集不足，我们使用旋转和翻折对样本进行增强

 

2.小尺度样本，我们对源码进行了改进，引入focal loss。（效果不大）

二、One-class检测

主要任务增广样本以及寻找好的上采样方法，少用bn层。

三、ReID

行人重识别

四、数据增广方法

Mixup（研究了但是感觉实际上有问题 ）

2个图线性组合后的图片 有用 但是感觉也有害 虽然论文实验不错 但是实际中要慎用

五、隐变量 非常好的工程应用

六、SiamRPN

改进CNN 取消padding学习特征 CNN里结合了CF方法 还有CRF模块

七、图像分割（别人做的 我看的）

烟丝检测项目，利用unet网络对烟丝、烟梗、薄片丝三种类别进行训练，采用10个卷积层（不减小）、4个MaxPool层（减小1/2），实验效果欠佳。为增大感受野，加深两个卷积层及一个MaxPool层，为优化IOU值，修改loss损失函数为lovasz_softmax损失函数，效果改善不大！将损失函数改回交叉熵，效果有所改善，后续计划重点从网络结构上进行修正改进。

八 、tensorboardx工具

九、deepsort代码运行和实验

 

后续再说