目标检测是计算机视觉领域研究最火热的方向，这从计算机视觉顶会CVPR相关论文数量就能看得出来。

    目标检测应用范围广泛，上至卫星遥感，下至自动驾驶，大到鲸鱼保护，小到生物细胞分析，都有其用武之地。

    在论文中常见的MS COCO数据集，多以生活类自然场景中的目标为主，做一个通用的目标检测器，当然很有意思，但在工业视觉领域有很多特定的目标，如果能解决好了，往往非常具有商业价值。这个领域商业化模式清晰，足够垂直，国家也鼓励工业 4.0 。一套自动化的产品瑕疵（缺陷）检测系统，一年就可以帮工厂省几百万甚至上千万资金。

    阿里天池平台曾经举办过大量的数据竞赛，让人印象深刻的计算机视觉比赛比如津南数字制造算法挑战赛【赛场二】X光图像的违禁物品检测分割，2018广东工业智造大数据创新大赛—智能算法赛铝型材表面瑕疵识别，和最近刚上线的百万奖金！天池发起广东工业制造创新大赛赛场一：布匹疵点智能识别，都与目标检测相关。

    比赛当然是追求高精度，下面将结合一些最新的论文和天池上目标检测相关比赛的优胜方案，谈谈如何提高模型精度。

    首先要推荐的是亚马逊李沐团队的论文及代码：

    Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks

    https://arxiv.org/abs/1902.04103v1

    https://github.com/dmlc/gluon-cv

    作者们在文章主要公布了以下训练实用技巧：

    1.视觉一致的Image Mixup（Visually Coherent Image Mixup for Object De- tection），Image Mixup已经成功用于图像分类的样本增广，在很多比赛中也经常被冠军所用，做法非常简单，图像简单按照比例进行像素混合，同样，将带有目标的两幅图像也可以像素混合，生成新的图像含有含有原来的目标，用在目标检测的Image Mixup示意如下：

    2.分类头标签平滑（Classification Head Label Smoothing）

   3.数据预处理（Data Pre-processing） 主要是随机几何变换和颜色扰动。

    4.训练调度程序改造（Training Scheduler Revamping）改进学习率的衰减方法，使用cosine schedule 代替step schedule取得了更好的结果，如下图：

   5.同步批归一化（Synchronized Batch Normalization）为了方便多GPU训练。

   6.随机形状训练（Random shapes training for single-stage object detection networks）通过组合以上目标检测训练技巧，训练Faster RCNN和YOLOv3之后，获得的精度增益，相同的算法最多竟有+4.0%AP的增长（COCO数据集）！

    另外，研究往届比赛的优胜方案也能对我们有所启发。

    冠军们使用什么框架？

    商汤开源的mmdetection和Facebook开源的Detectron是被提及最多的目标检测框架，它们本身实现了大量state-of-the-art算法，而且用户众多，有问题也比较容易解决，是大家快速参与比赛的首选。

    https://github.com/open-mmlab/mmdetection

    https://github.com/facebookresearch/Detectron

    选择哪一种目标检测算法？

    这时候不能不提到 Cascade RCNN，曾经在多个比赛中斩获冠军。Cascade R-CNN升级！目标检测制霸COCO，实例分割超越Mask R-CNN

   目前也是COCO数据集上的最高分获得者。但也不能完全迷信论文里的state-of-the-art，在铝型材表面瑕疵识别比赛中，冠军使用模型的基础结构是Faster RCNN（但是也做了大量改进）。

    数据增广和模型融合是必不可少的！

    所有的优胜团队都会提到数据增广，图像翻转、旋转、平移、颜色扰动等。尤其是处理类别不平衡问题，有时候甚至成为比赛获胜的关键。

在目标检测领域还有一大难点是小目标的检测，这里强烈推荐大家参考论文：Augmentation for small object detection；https://arxiv.org/abs/1902.07296，通过造数据的方式使得小目标类别在整体更均衡，可以有效改进算法效果。