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结核杆菌目标检测项目答辩

Batch大小为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为49.84。

结核杆菌目标检测
目标检测 TensorFlow YOLO
最后更新 2020/10/22 19:12 阅读 364

结核杆菌目标检测

最后更新 2020/10/22 19:12

阅读 364

目标检测 TensorFlow YOLO

一、背景说明 

1、结核病(Tuberculosis,TB)是由结核分枝杆菌(Mycobacterium tuberculosis) 引起的一种慢性人畜共患病,它不受年龄、性别、种族、职业、地区的影响,人体许多器官、系统均可患结核病,其中以肺结核最为常见。结核病既是一个公共卫生问题,也是一个社会经济问题,对人类的公共健康构成很大威胁,因此对其快速诊断检测就至关重要。 染色处理可以使得结核杆菌在显微镜拍摄的医学图像中显现,医生则可以通过检测图像中的结核杆菌辅助诊断患者是否有结核病。 通过构建准确率的目标检测模型可实现由智能系统辅助医生进行检测工作,应用于目前的医疗检测产品中能够满足真实的结核病检测需求

2、根据以上介绍此项目是有现实意义的,而AI项目的最大价值就在于落地应用。 

3、此项目难度是中等,类型是目标检测。目标检测是本人感兴趣的领域之一,作为一个AI入门者既想有一定挑战,也想不要太难,中等难度则好合适我。

 4、项目第一轮比赛赛已结束,最高得分44.46,没有达到获奖目标45.00,我想试试能否挑战成功,看自己是否适合从业AI领域。

 二、数据分析 

我根据网站提供的baseline程序运行及下载的部分数据集进行分析,得出以下信息

1、图片大小: 1632(w) X 1224(h),每张图片目标数小于40个  

2、数据量:全量1048张图片,只允许云端使用,本地可下载测试集171张  

3、检测目标: 单一目标,最小宽度20,最小面积400, 最大面积27475, 平均面积4234 

 4、目标平均宽高60、70,占图像比例3-5%,平均面积只占2‰  

5、有些目标肉眼辩识都有难度,标注似科有不准的地方 这个项目属于非常小的目标检测,大部分标准模型都不太适用,我想这应该就是上一轮比赛大家都没有达到奖励标准的原因吧 

三、模型选型 

目标检测的经典模型有rcnn系列和yolo系列,rcnn系列的代表是faster-rcnn, yolo系列的代表是yolo3,因为faster-rcnn精度要高于yolo3,且网站已提供了基于pytorch的faster-rcnn的baseline,所以我首选faster-rcnn。 

简单分析baseline的faster-rcnn后,发现pytorch的faster-rcnn做了两项改进: 

1、将骨干网由VGGNET换成了RESNET50  

2、同时增加了FPN机制这些改进是有助于本项目提高得分的,我测试了一下,缺省得分是36分,感觉是有优化空间的。

 但是我尝试了一些优化方法,上传到服务器后,均提示GPU超出显存,导致模型无法训练,首选方案失败。 

改用备选yolo3方案,缺省得分比faster-rcnn低很多。 

四、模型改造 

经过多次测试及详细分析后,我认为根本原因是yolo3的下采样率太高,导致最终特征层目标重叠所致。 

最后我对yolo3做了较大篇幅的改造,核心改造如下: 

1、网络大小由416 x 616改为408 x 408, 以保持对原图的整数倍缩放 

2、网络下采样率用32倍改为8倍,大幅精减网络 

3、只保留一个特征层 

4、取消所有影响原图整数倍缩放的数据增强功能 

经此改造后,网络参数由6100万下降到380万,模型大小由237M下降到16M,训练速度提升4倍,推断速度提升1倍。

模型从0开始训练,约100个epochs模型就已经收敛到理想程度,在10.14当天上传服务器,mAP得分超过了45分。

后续经过多轮优化训练,mAP进一步提升,本希望mAP能达到50分,但受GPU资源限制,batch_size不能调太大,最后得分49.84,很遗憾,离50分仅有一步之遥。

本文为作者在FlyAI平台发布的原创内容,采用知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可协议进行许可,转载请附上原文出处链接和本声明。
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