Mmdetection MixUp, Mosaic

[ysw2946]

개요

• Mmdetection MixUp, Mosaic입니다.
• 아래 dataset 경로 수정해주셔야 합니다.
• 각 파라미터 설명 끝 () 부분은 default값 입니다.

MixUp

• img_scale : mixup pipeline 적용 후 이미지의 output size (height : 640,width : 640)
• ratio_range : mixup 이미지의 비율 조정 (0.5,1.5)
• flip_ratio : mixup 이미지의 Horizontal flip 비율 (0.5)
• pad_val : 패딩 value(114)
• max iters : 최대 반복횟수(15)
• min_bbox_size : 최소 bbox 크기 임계값(상자의 크기가 임계값보다 작으면 제거)(5)
• min_area_ratio : original box와 wrapped box 사이의 면적 비율 임계값(overlab된 상자 면적이 임계값보다 작으면 상자 제거(0.2)
• max_aspect_ratio : bbox의 너비,높이의 비율 임계값(박스의 max(h/w,w/h)가 이 값보다 크면 상자 제거)(20)
• bbox_clip_border : 이미지 테두리를 벗어난 객체를 자를지 여부(True)
• skip_filter : 위의 전체적인 필터링 규칙을 적용할지의 여부(True)

Mosaic

• img_scale : mosaic pipeline 적용 후 이미지의 output size (height : 640,width : 640)
• center_ratio_range : mosaic 이미지의 중심 비율 조정 (0.5,1.5)
• pad_val : 패딩 value(114)
• min_bbox_size : mosaic pipeline이후 잘못된 bbox 필터링(상자의 크기가 임계값보다 작으면 제거)(0)
• bbox_clip_border : 이미지 테두리를 벗어난 객체를 자를지 여부(True)
• skip_filter : 위의 전체적인 필터링 규칙을 적용할지의 여부(True)

train_pipeline = [
    dict(
        type='MixUp',
        img_scale = (1024,1024),
        ratio_range = (0.8),(1.6),
        pad_val=114),
    dict(
        type='Mosaic',
        img_scale = (1024,1024),
        pad_val=114),
    dict(type='RandomFlip',flip_ratio=0.0),
    dict(type='Albu',transforms=albu_train_transforms,
         bbox_params=dict(type='BboxParams',
                          format='pascal_voc',
                          label_fields=['gt_labels'],
                          min_visibility=0.0,
                          filter_lost_elements=True),
         keymap={'img': 'image',
                 'gt_bboxes': 'bboxes'},
         update_pad_shape=False,
         skip_img_without_anno=True),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]
data = dict(
    samples_per_gpu=2,
    workers_per_gpu=2,
    train=dict(
        # type=dataset_type,
        type = 'MultiImageMixDataset',
        dataset = dict(
            type=dataset_type,
            classes = ("General trash", "Paper", "Paper pack", "Metal", "Glass", "Plastic", "Styrofoam", "Plastic bag", "Battery", "Clothing")
            ann_file=data_root + 'annotations/instances_train2017.json',
            img_prefix=data_root + 'train2017/',
            pipeline=[dict(type='LoadImageFromFile'),
                      dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True)
            ],
            filter_empty_gt=False
        ),
        pipeline=train_pipeline)