example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/configs/cfgs_res101_fpn.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 from __future__ import division, print_function, absolute_import
   3 import os
   4 import tensorflow as tf
   5 '''
   6 cls : person|| Recall: 0.9200530035335689 || Precison: 0.009050166947990866|| AP: 0.8413662097687251
   7 ____________________
   8 cls : cat|| Recall: 0.9608938547486033 || Precison: 0.0007414480221227399|| AP: 0.886410933036462
   9 ____________________
  10 cls : horse|| Recall: 0.9626436781609196 || Precison: 0.0007370072226707821|| AP: 0.880462817781879
  11 ____________________
  12 cls : boat|| Recall: 0.8783269961977186 || Precison: 0.000509740231082238|| AP: 0.6456185469835614
  13 ____________________
  14 cls : bottle|| Recall: 0.8656716417910447 || Precison: 0.0008665714718695106|| AP: 0.6480626365413494
  15 ____________________
  16 cls : bicycle|| Recall: 0.9228486646884273 || Precison: 0.0006832296772124229|| AP: 0.8550508887926864
  17 ____________________
  18 cls : bus|| Recall: 0.9577464788732394 || Precison: 0.00045156820340048565|| AP: 0.8631526839193041
  19 ____________________
  20 cls : sheep|| Recall: 0.9132231404958677 || Precison: 0.0004864327094081809|| AP: 0.7741568397678364
  21 ____________________
  22 cls : car|| Recall: 0.9600333055786844 || Precison: 0.0025449055537652685|| AP: 0.8914023804170609
  23 ____________________
  24 cls : motorbike|| Recall: 0.9538461538461539 || Precison: 0.0006737519288865706|| AP: 0.8495072139551133
  25 ____________________
  26 cls : chair|| Recall: 0.873015873015873 || Precison: 0.001433311906044233|| AP: 0.5759698175528438
  27 ____________________
  28 cls : aeroplane|| Recall: 0.9438596491228071 || Precison: 0.0006024690030817745|| AP: 0.8353670052573003
  29 ____________________
  30 cls : tvmonitor|| Recall: 0.9415584415584416 || Precison: 0.0006278089036291684|| AP: 0.7613581746623427
  31 ____________________
  32 cls : sofa|| Recall: 0.9707112970711297 || Precison: 0.0005222178954168627|| AP: 0.7987407803525022
  33 ____________________
  34 cls : bird|| Recall: 0.9281045751633987 || Precison: 0.0009227090390830091|| AP: 0.8159836473038345
  35 ____________________
  36 cls : dog|| Recall: 0.9611451942740287 || Precison: 0.0010255447933963644|| AP: 0.8951754362513265
  37 ____________________
  38 cls : cow|| Recall: 0.9467213114754098 || Precison: 0.0005056795917786568|| AP: 0.8497306852549179
  39 ____________________
  40 cls : diningtable|| Recall: 0.883495145631068 || Precison: 0.0004040099093419522|| AP: 0.7307392356452687
  41 ____________________
  42 cls : pottedplant|| Recall: 0.7729166666666667 || Precison: 0.0008064077902035582|| AP: 0.4738700691112566
  43 ____________________
  44 cls : train|| Recall: 0.9290780141843972 || Precison: 0.0005804331981204598|| AP: 0.8427500500899303
  45 ____________________
  46 mAP is : 0.7857438026222752   (USE_12_METRIC)
  47
  48 cls : train|| Recall: 0.9290780141843972 || Precison: 0.0005804331981204598|| AP: 0.8101152343436091
  49 ____________________
  50 cls : bus|| Recall: 0.9577464788732394 || Precison: 0.00045156820340048565|| AP: 0.830722622273239
  51 ____________________
  52 cls : chair|| Recall: 0.873015873015873 || Precison: 0.001433311906044233|| AP: 0.5698849842652579
  53 ____________________
  54 cls : pottedplant|| Recall: 0.7729166666666667 || Precison: 0.0008064077902035582|| AP: 0.48047763621440476
  55 ____________________
  56 cls : horse|| Recall: 0.9626436781609196 || Precison: 0.0007370072226707821|| AP: 0.8512804991519783
  57 ____________________
  58 cls : person|| Recall: 0.9200530035335689 || Precison: 0.009050166947990866|| AP: 0.8107708491164711
  59 ____________________
  60 cls : bottle|| Recall: 0.8656716417910447 || Precison: 0.0008665714718695106|| AP: 0.63789938616088
  61 ____________________
  62 cls : bicycle|| Recall: 0.9228486646884273 || Precison: 0.0006832296772124229|| AP: 0.8166723684624742
  63 ____________________
  64 cls : dog|| Recall: 0.9611451942740287 || Precison: 0.0010255447933963644|| AP: 0.864470680916449
  65 ____________________
  66 cls : diningtable|| Recall: 0.883495145631068 || Precison: 0.0004040099093419522|| AP: 0.7122255048941863
  67 ____________________
  68 cls : bird|| Recall: 0.9281045751633987 || Precison: 0.0009227090390830091|| AP: 0.7832546811459113
  69 ____________________
  70 cls : sofa|| Recall: 0.9707112970711297 || Precison: 0.0005222178954168627|| AP: 0.778305908921783
  71 ____________________
  72 cls : sheep|| Recall: 0.9132231404958677 || Precison: 0.0004864327094081809|| AP: 0.7463330859344937
  73 ____________________
  74 cls : boat|| Recall: 0.8783269961977186 || Precison: 0.000509740231082238|| AP: 0.6291419623367831
  75 ____________________
  76 cls : car|| Recall: 0.9600333055786844 || Precison: 0.0025449055537652685|| AP: 0.8630428431995184
  77 ____________________
  78 cls : motorbike|| Recall: 0.9538461538461539 || Precison: 0.0006737519288865706|| AP: 0.8224280778332824
  79 ____________________
  80 cls : aeroplane|| Recall: 0.9438596491228071 || Precison: 0.0006024690030817745|| AP: 0.8001448356711514
  81 ____________________
  82 cls : cat|| Recall: 0.9608938547486033 || Precison: 0.0007414480221227399|| AP: 0.8582414148566436
  83 ____________________
  84 cls : cow|| Recall: 0.9467213114754098 || Precison: 0.0005056795917786568|| AP: 0.8242904910827928
  85 ____________________
  86 cls : tvmonitor|| Recall: 0.9415584415584416 || Precison: 0.0006278089036291684|| AP: 0.7388745216642896
  87 ____________________
  88 mAP is : 0.76142887942228   (USE_07_METRIC)
  89
  90 '''
  91
  92 # ------------------------------------------------
  93 VERSION = 'FPN_Res101_20181204'
  94 NET_NAME = 'resnet_v1_101'
  95 ADD_BOX_IN_TENSORBOARD = True
  96
  97 # ---------------------------------------- System_config
  98 ROOT_PATH = os.path.abspath('../')
  99 print (20*"++--")
 100 print (ROOT_PATH)
 101 GPU_GROUP = "4"
 102 SHOW_TRAIN_INFO_INTE = 10
 103 SMRY_ITER = 100
 104 SAVE_WEIGHTS_INTE = 10000
 105
 106 SUMMARY_PATH = ROOT_PATH + '/output/summary'
 107 TEST_SAVE_PATH = ROOT_PATH + '/tools/test_result'
 108 INFERENCE_IMAGE_PATH = ROOT_PATH + '/tools/inference_image'
 109 INFERENCE_SAVE_PATH = ROOT_PATH + '/tools/inference_results'
 110
 111 if NET_NAME.startswith("resnet"):
 112     weights_name = NET_NAME
 113 elif NET_NAME.startswith("MobilenetV2"):
 114     weights_name = "mobilenet/mobilenet_v2_1.0_224"
 115 else:
 116     raise NotImplementedError
 117
 118 PRETRAINED_CKPT = ROOT_PATH + '/data/pretrained_weights/' + weights_name + '.ckpt'
 119 TRAINED_CKPT = os.path.join(ROOT_PATH, 'output/trained_weights')
 120
 121 EVALUATE_DIR = ROOT_PATH + '/output/evaluate_result_pickle/'
 122 #test_annotate_path = '/home/yjr/DataSet/VOC/VOC_test/VOC2007/Annotations'
 123 test_annotate_path = '/home/gq123/dailinhui/FPN_success_dlh/data/pcb/Annotations'
 124
 125 # ------------------------------------------ Train config
 126 RESTORE_FROM_RPN = False
 127 IS_FILTER_OUTSIDE_BOXES = False
 128 FIXED_BLOCKS = 0  # allow 0~3
 129 USE_07_METRIC = False
 130
 131 RPN_LOCATION_LOSS_WEIGHT = 1.
 132 RPN_CLASSIFICATION_LOSS_WEIGHT = 1.0
 133
 134 FAST_RCNN_LOCATION_LOSS_WEIGHT = 1.0
 135 FAST_RCNN_CLASSIFICATION_LOSS_WEIGHT = 1.0
 136 RPN_SIGMA = 3.0
 137 FASTRCNN_SIGMA = 1.0
 138
 139 MUTILPY_BIAS_GRADIENT = None   # 2.0  # if None, will not multipy
 140 GRADIENT_CLIPPING_BY_NORM = None   # 10.0  if None, will not clip
 141
 142 EPSILON = 1e-5
 143 MOMENTUM = 0.9
 144 LR = 0.001  # 0.001  # 0.0003
 145 #DECAY_STEP = [60000, 80000]  # 50000, 70000
 146 DECAY_STEP = [1000, 1500]  # 50000, 70000
 147 #MAX_ITERATION = 150000
 148 MAX_ITERATION = 2000
 149
 150 # ------------------------------------------- Data_preprocess_config
 151 DATASET_NAME = 'pcb'  # 'ship', 'spacenet', 'pascal', 'coco'
 152 #PIXEL_MEAN = [123.68, 116.779, 103.939]  # R, G, B. In tf, channel is RGB. In openCV, channel is BGR
 153 PIXEL_MEAN = [21.25, 85.936, 28.729]
 154 IMG_SHORT_SIDE_LEN = 1586  # 600  # 600
 155 IMG_MAX_LENGTH = 3034  # 1000  # 1000
 156 CLASS_NUM = 6
 157
 158 # --------------------------------------------- Network_config
 159 BATCH_SIZE = 1
 160 INITIALIZER = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.01)
 161 BBOX_INITIALIZER = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.001)
 162 WEIGHT_DECAY = 0.00004 if NET_NAME.startswith('Mobilenet') else 0.0001
 163
 164 # ---------------------------------------------Anchor config
 165 USE_CENTER_OFFSET = False
 166
 167 LEVLES = ['P2', 'P3', 'P4', 'P5', 'P6']
 168 BASE_ANCHOR_SIZE_LIST = [32, 64, 128, 256, 512]  # addjust the base anchor size for voc.
 169 ANCHOR_STRIDE_LIST = [4, 8, 16, 32, 64]
 170 ANCHOR_SCALES = [1.0]
 171 ANCHOR_RATIOS = [0.5, 1., 2.0]
 172 ROI_SCALE_FACTORS = [10., 10., 5.0, 5.0]
 173 ANCHOR_SCALE_FACTORS = None
 174
 175 # --------------------------------------------FPN config
 176 SHARE_HEADS = True
 177 KERNEL_SIZE = 3
 178 RPN_IOU_POSITIVE_THRESHOLD = 0.7
 179 RPN_IOU_NEGATIVE_THRESHOLD = 0.3
 180 TRAIN_RPN_CLOOBER_POSITIVES = False
 181
 182 RPN_MINIBATCH_SIZE = 256
 183 RPN_POSITIVE_RATE = 0.5
 184 RPN_NMS_IOU_THRESHOLD = 0.7
 185 RPN_TOP_K_NMS_TRAIN = 12000
 186 RPN_MAXIMUM_PROPOSAL_TARIN = 2000
 187
 188 RPN_TOP_K_NMS_TEST = 6000
 189 RPN_MAXIMUM_PROPOSAL_TEST = 1000
 190
 191 # specific settings for FPN
 192 # FPN_TOP_K_PER_LEVEL_TRAIN = 2000
 193 # FPN_TOP_K_PER_LEVEL_TEST = 1000
 194
 195 # -------------------------------------------Fast-RCNN config
 196 ROI_SIZE = 14
 197 ROI_POOL_KERNEL_SIZE = 2
 198 USE_DROPOUT = False
 199 KEEP_PROB = 1.0
 200 SHOW_SCORE_THRSHOLD = 0.6  # only show in tensorboard
 201
 202 FAST_RCNN_NMS_IOU_THRESHOLD = 0.3  # 0.6
 203 FAST_RCNN_NMS_MAX_BOXES_PER_CLASS = 100
 204 FAST_RCNN_IOU_POSITIVE_THRESHOLD = 0.5
 205 FAST_RCNN_IOU_NEGATIVE_THRESHOLD = 0.0   # 0.1 < IOU < 0.5 is negative
 206 FAST_RCNN_MINIBATCH_SIZE = 256  # if is -1, that is train with OHEM
 207 FAST_RCNN_POSITIVE_RATE = 0.25
 208
 209 ADD_GTBOXES_TO_TRAIN = False
 210
 211
 212