eo-detection-submit

[국방] 위성 이미지 객체 검출 대회 의 알고리즘 제출을 위한 도커파일과 실행 스크립트 파일들로 구성되어있다.

Prerequistes

• Docker-CE >= 19.03.6 (Install guide)
• Nvidia-Docker2 (Install guide)

Usage

Installation & Build

$ git clone https://github.com/DeepBaksuVision/eo-detection-submit.git
$ sh build.sh

Setting

[YOUR TRAIN DATASET DIR]과 [YOUR TEST DATASET DIR]을 학습 데이터셋과 테스트 데이터셋이 있는 경로로 변경한다.

$ vim run.sh
>>>
sudo docker run -i -t -d  --shm-size=16G \    
	-v [YOUR TRAIN DATASET DIR]:/root/Documents/dataset/trainset \
	-v [YOUR TEST DATASET DIR]:/root/Documents/dataset/testset \
    --gpus '"device=0"' \
    --name pengsoo_high pengsoo_high

학습 데이터셋과 테스트 데이터셋은 아래와 같이 구성된다.

.
|-- images
`-- label

• images: 학습 혹은 테스트 이미지가 있는 폴더. (Image는 *.png로 구성된다)
• label: 학습 혹은 테스트 라벨이 있는 폴더(label은 *.json으로 구성된다)

Run & Execute

$ sh run.sh
$ docker exec -it pengsoo_high /bin/bash

Detail

Structure

root폴더는 다음과 같이 구성되어있다.

root
`-- Documents
    |-- EO-Detection
    |-- dataset
    |-- detectron2
    |-- output
    `-- submit

• EO-Detection: 전처리/학습/Pretrained Model 추론을 실행할 수 있는 스크립트 파일 모음
• dataset: 학습데이터/전처리된 데이터가 저장되는 폴더
• output: 학습 시 tensorboard, config, checkpoint가 저장될 폴더
• submit: [국방] 위성 이미지 객체 검출 대회에 제출될 submit파일이 저장될 폴더

Inference Using Pretrained Model

학습된 weights를 사용하여 테스트 데이터를 추론한다.

$ cd /root/Documents/EO-Detection/reproducing/script/pretrained_model_inference
$ sh inference.sh

추론이 완료되면 /root/Documents/submit/final에 최종 제출한 submit.csv파일을 확인할 수 있다.

Reproducing Model

모델 재현을 위해서 다음과 같은 절차를 따른다.

Data pre-processing

/root/Documents/EO-Detection/reproducing/script/make_dataset에 있는 스크립트 파일을 차례로 실행한다.

$ cd /root/Documents/EO-Detection/reproducing/script/make_dataset
$ sh aircraft_sniper.sh
$ sh whole_sniper.sh

Train Model

데이터 전처리가 완료되었다면 차례로 전체 모델과 항공모함을 위한 별도의 모델을 학습한다.

전체 모델 학습

$ cd /root/Documents/EO-Detection/reproducing/script/model_train
$ sh train_whole_model.sh

항공모함 모델 학습

$ cd /root/Documents/EO-Detection/reproducing/script/model_train
$ sh train_aircraft_model.sh

Inference Using Reproduced Model

학습이 완료된 모델을 이용하여 테스트 데이터를 추론한다.

$ cd /root/Documents/EO-Detection/reproducing/script/trained_model_inference
$ sh inference.sh

추론이 완료되면 /root/Documents/submit/final에 최종 제출한 submit.csv파일을 확인할 수 있다.