CVPR2021 FGVC8植物病理识别挑战赛冠军方案解读-FlyAI

CVPR2021 FGVC8植物病理识别挑战赛冠军方案解读

图像分类

最后更新 2021-08-19 09:45 阅读 3966

最后更新 2021-08-19 09:45

阅读 3966

图像分类

## CVPR2021 FGVC8植物病理识别挑战赛冠军方案解读

**本文转载自DeepBlue深兰科技。**

**导读**
>近日，在计算机视觉和模式识别领域的三大顶级会议之一CVPR上，深兰科学院的两支团队在FGVC8 (CVPR2021)中包揽了植物病理识别挑战赛的冠军和亚军，这也是深兰在该赛事中连续三年问鼎。今年该挑战赛共有来自全球的626支团队参加角逐，竞争异常激烈。

![pic1](https://p1-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/dd1c812950cf46aa8b4a324d4e22ae4d?from=pc)
FGVC全称为Fine-Grained Visual Categorization（细粒度图像分类），今年是举办的第8届比赛，不同于传统的广义上的分类任务，FGVC的挑战致力于子类别的划分，需要分类的对象之间更加相似，例如区分不同的鸟类、不同的植物、不同的日用品等。

###任务说明
![pic2](https://p6-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/1a9ba970dfd34ffbbdf6790b27424c7d?from=pc)
该任务是要识别苹果树叶是否有疾病以及相应的疾病种类（同一个叶子可能有多种疾病），该任务的难点主要包括：
- 可能存在脏数据，人工也难以判别导致gt错误（采用软标签减少对模型的影响）；
- 多标签数据的严重缺少，最少的类别与最多的类别数据量，比例达到1:50以上（采用cutmix、mosaic、class balance等方法解决）；

###软标签(soft label)
训练一个5折交叉验证模型(efficientnetv2)，如果label=1 & pred_score < 0.7，我们将gt label改为0.3（仅用于train-folds）。

###多标签数据扩充
因为该任务是多标签任务，但多标签数据远远少于单标签数据，因此需要扩充多标签数据，因直接使用类别均衡会导致模型过拟合多标签数据。

- **cutmix**
在常规的cutmix中, loss采用以下方式计算:
loss = lam * loss_func(outputs, labels) + (1-lam) * loss(outputs, mix_labels)
但在该多标签任务中, 可以认为健康的叶子和scab疾病的叶子cutmix后就是scab疾病，因此并不能采用上述loss的计算方式。
如下图所示是 scab 和 frog_eye_leaf_spot两种单标签疾病的叶子cutmix后的得到scab frog_eye_leaf_spot 多标签的数据。
![pic3](https://p6-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/f7a81051df764423a4f7d2d6c7f8f5a4?from=pc)

- **mosaic**
将检测任务中的mosaic用于多标签图片的生成中。
如下图所示是scab + scab + scab frog_eye_leaf_spot + complex 混合后得到的scab frog_eye_leaf_spot complex的多标签数据。
![pic4](https://p6-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/4c6965dc0b8a45969d9081176ccdb248?from=pc)

###数据增广
- RandomCrop
- Flip
- brightness
- contrast
- ShiftScaleRotate
- OpticalDistortion
- GridDistortion
- IAAPiecewiseAffine
- Cutout
- CoarseDropout

###其他
- resnet50(5-folds) + resnext50_32x4d(5-folds)
- TTA(flip, centerCrop)
- 类别均衡（只在最后3个epoch使用, 防止过拟合多标签数据）
- label_smooth
- SIZE: 384x576
- Warmup
- CosineAnnealingLR
- AdamW

由于时间及计算资源的限制，该方案仍有较大完善空间, 但这是团队在有限条件下采用的最适合该任务的多标签数据扩充方式。
可以采用GAN的方式将健康的叶子转变成多种单标签疾病, 比如healthy->disease_A 和 healthy->disease_B，然后就可以通过mixup(disease_A, disease_B)的方式得到多标签数据disease_A disease_B。
如下图所示（单标签图片引用自LeafGAN）：
![pic5](https://p1-tt.byteimg.com/origin/pgc-image/a2c9f570b54540d6b539291b0563e745?from=pc)

> **以上是方案的主要思想，希望给小伙伴们在学习过程中一点启发，祝你们将来有一日走向冠军奖台。AI之路是未来之路，将是下一场工业革命主战场之一，各位多多努力！！！**

本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 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。
本文链接地址：https://flyai.com/article/968

讨论

500字

表情

发送

删除确认

是否删除该条评论？

取消删除