赛题任务

在真实海底图片数据中检测出不同海产品（海参、海胆、扇贝、海星）的位置，评测指标：0.5*精度（mAP）+0.5*速度

团队信息

团队：科学炼丹

该团队在初赛A榜位列第6，B榜位列第8，经过组委会复现，获得了精度排名6，速度排名6的成绩，最终通过主观评审确认，取得了rank3的成绩。

以下是该团队的方案分享。

比赛的理解

比赛目标较为清晰，即在水下复杂环境下高精度检测出四种水产品。考虑到给出的数据集（幅训练图像，*，jpg格式），此次任务难点有如下3点：

1.目标尺度分布跨度大，小目标多

.水下样本图片质量较差

3.数据量较少，容易产生过拟合

方法框架和亮点

整体训练流程分为如下6步：

数据处理：转化原始数据为训练格式

数据增强：数据增强改变数据分布提高性能

分尺度训练：更好的训练不同尺度的目标

训练tricks：提高模型精度

分尺度测试：提高不同尺度的精度

多尺度融合：提升整体的精度

亮点一

使用了CVPR00其中一篇论文提出的ATSS方法，不引入其它额外的开销，在MSCOCO上达到SOTA

论文

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