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【赛题简介】
本次惠普Z系列算法大赛主要聚焦在卫星/无人机遥感场景，大赛官方将提供场景数据，由参赛者检测道路车辆，在本地完成“带角度信息的目标检测”并调试算法，在线提交结果。
【算法简介】
本次为大家带来的解题思路，是利用YOLOv3目标检测方法，在融合DRBox算法思想的基础上完成对各类旋转车辆目标的定位与分类。
1.1 YOLOv3算法简介
随着目标检测方法各种不同思想的融会贯通，YOLO系列检测算法经历了从YOLOv1到YOLOv2，再到如今YOLOv3的迭代过程。YOLOv1是Joseph Redmon等人于2015年提出的单阶段目标检测算法。其将输入图片划分为S×S个网格，每个网格负责预测中心点落到该处的目标。具体来说，整个网络最后输出（B×5+C）个S×S的特征图，其中B表示每个网络会预测B个边框，每个边框包括5个预测值，分别是x, y, w, h和confidence；C则表示B个边框共享的C类目标概率。在当时的实时检测算法中，YOLOv1的检测效果是最好的。然而，其最大的缺点在于检测精度明显较低。考虑到YOLOv1的检测精度较差，Joseph Redmon等人于2017年提出了更新的YOLOv2检测算法。YOLOv2重点解决了召回率和定位精度方面的误差，相较于YOLOv1进行了以下一些改进：提高了分类网络训练的图像分辨率；引入了Faster R-CNN中anchor box的思想；对网络结构的设计进行了改进；输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层等，从而在识别精度、定位精度和检测速度等方面都有大大提升。图1-1 YOLOv3与其他方法在COCO上的性能比较
YOLOv3则是在YOLOv2的基础上，吸收SSD中多层检测、FPN特征金字塔以及ResNet更好的基础网络等思想提出的更精准的检测方法。其在COCO上的性能如图1-1所示。相比于YOLOv2，YOLOv3从以下几个方面进行了改进:1）采用多标签分类来替代之前的多交叉熵分类：每个候选框采用多标签的方式进行分类，即采用二值交叉熵来进行候选框类别的学习。当预测的目标类别较复杂，且存在重叠情况时，这种分类方式十分有效；2）采用多尺度特征进行预测：借鉴SSD和FPN的思想，YOLOv3在三个不同尺度的特征图上进行预测，分别为scale1（13×13）、scale2（26×26）和scale3（52×52）。同时，在scale2和scale3上，采用高层特征上采样后和低层特征进行融合后的特征进行预测；3）设置更多、更有效的先验框：YOLOv3延续了YOLOv2利用聚类统计的方式来获取先验框宽高的设置，由于预测层数的变多，YOLOv3总共设置了9个尺度的先验框，并且平均分布于每个尺度的预测层上（即对于每个尺度的预测层，其每个特征点对应3个先验框，13×13对应较大的3个，52×52对应较小的3个，26×26对应余下的3个）；4）利用更强大的特征提取网络：YOLOv3结合ResNet和NIN的思想，提出了更加高效的backbone，名为darknet-53。Darknet-53在保留相对较低计算量的同时，分类精度可媲美ResNet-101，甚至ResNet-152。在YOLOv3后，出现了少量基于该框架的一些检测方法，分别如下：1）GIoU（CVPR 2019）：在目前大多数目标检测算法中，常常采用L2、L1或者Smooth L1 Loss的方式来进行边框调整的训练，然而在评测的时候却利用IoU来判断是否检测到目标。这两种方式显然存在不一致性，即无法用上述度量来决定IoU的好坏。针对这一问题，GIoU提出了一种更加普适的度量，直接利用GIoU进行损失的计算和梯度反传，从而使得目标检测精度更高。
2）Gaussian YOLOv3（ICCV 2019）：参考KL Loss，Gaussian YOLOv3在YOLOv3的基础上，采用高斯模型来预测边框。即对于每个预测框来说，从之前的(
图1-2 DRBox（基于SSD）算法示意图
DRBox采用定向框来克服遥感图像中水平检测框的困难。定向框是一个带有angle参数的矩形，用于定义其方向。其需要五个参数来回归其位置，大小和方向。与水平检测框相比，定向框更紧密地围绕了目标的轮廓，比水平框包含更少的背景像素，因此目标和背景之间的分类更容易。
详细可参考：
（DRBox）
https://github.com/liulei01/DRBo
（DRBoxv2）
https://github.com/ZongxuPan/DrBox-v2-tensorflow
1.3 推荐思路
传统的YOLOv3采用无旋转矩形框的方式来检测目标，与之相关的操作也基本保持这个特性，例如先验框的设定，训练过程中匹配先验框的机制以及NMS过程中IoU的计算等。而在旋转矩形建模下，其最大的不同在于额外引入了旋转角θ。因此，上述相关的操作过程要根据进行调整。1.3.1 先验框设置
在原始的YOLOv3中，主要包含以下一些先验框。这里以基础网络为darknet-53，网络输入大小为416×416举例说明。1）scale1（13×13）：在该尺度特征图上，每个点对应3个不同大小的先验框，分别是[116，90]，[156，198]和[373，326]，如图3-3所示。图3-3 scale1（13×13）传统矩形先验框示例图
图3-4 scale2（26×26）传统矩形先验框示例图
先验框放大4倍显示
图3-5 scale3（52×52）传统矩形先验框示例图
先验框放大8倍显示
在保持每个尺度上先验框大小不变的情况下，我们为每个先验框增加了旋转角度，旋转角度以30°的间隔从0°开始变化到330°。每个尺度带旋转角度的先验框分别如图3-6、3-7和3-8所示。图3-6 scale1（13×13）旋转矩形先验框示例图
图3-7 scale2（26×26）旋转矩形先验框示例图
先验框放大4倍显示
图3-8 scale3（52×52）旋转矩形先验框示例图
先验框放大8倍显示
1.3.2 先验框与目标框匹配
YOLOv3在匹配的过程中，首先初始化每个尺度的先验框为背景区域，即令Objectness的ground-truth为0；然后对于每个目标框，找到与其最佳匹配的先验框，令其Objectness的ground-truth为1，同时根据先验框的分类和边框回归偏置值进行梯度反传，之后不断迭代优化。在传统矩形先验框下，一般采用IoU的度量来获取每个目标的最佳匹配。IoU定义如下：1.3.3 先验框与目标框匹配
在原始传统矩形框检测下，YOLOv3会在三个尺度上进行预测，假设尺度表示为其中，
在加入旋转角度后，网络预测的边框偏移量变成(
其中，
1.3.4 NMS过程
在NMS中，预测旋转框之间的度量采用与匹配过程中类似的ArIoU形式。由于在实际预测过程中，同一位置一般仅包含一个目标，因此对于角度相差180°的预测框也因同样抑制。故而在这个过程的度量，一般忽略目标头和尾的朝向。忽略朝向后的度量如下所示：了解算法指南后
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【任务时间】
大赛日程报名及模型提交
9月29日-11月24日
成绩评审
11月25日-12月7日
结果公布
12月8日
【任务奖励】
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一等奖1名 奖金3万元
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