example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/configs/cfgs_res101_fpn_v2.py

   1 # -*- coding: utf-8 -*-
   2 from __future__ import division, print_function, absolute_import
   3 import os
   4 import tensorflow as tf
   5
   6 """
   7 cls : car|| Recall: 0.9542048293089093 || Precison: 0.002486730925298256|| AP: 0.8861557852184543
   8 ____________________
   9 cls : aeroplane|| Recall: 0.9333333333333333 || Precison: 0.0005925041542114572|| AP: 0.842025283046165
  10 ____________________
  11 cls : diningtable|| Recall: 0.8932038834951457 || Precison: 0.00040969553387335954|| AP: 0.7380756727563009
  12 ____________________
  13 cls : cow|| Recall: 0.9672131147540983 || Precison: 0.0005127837421479989|| AP: 0.8598673192007477
  14 ____________________
  15 cls : boat|| Recall: 0.870722433460076 || Precison: 0.0005048556531707801|| AP: 0.614924861322453
  16 ____________________
  17 cls : person|| Recall: 0.9112190812720848 || Precison: 0.00890183387270766|| AP: 0.8403573910074297
  18 ____________________
  19 cls : bottle|| Recall: 0.8550106609808102 || Precison: 0.0008528612324589202|| AP: 0.6431100249936452
  20 ____________________
  21 cls : bus|| Recall: 0.9624413145539906 || Precison: 0.00045113940207524124|| AP: 0.8462278674877455
  22 ____________________
  23 cls : chair|| Recall: 0.8465608465608465 || Precison: 0.0013795928045612787|| AP: 0.5683751395230314
  24 ____________________
  25 cls : train|| Recall: 0.9361702127659575 || Precison: 0.0005837401825514753|| AP: 0.8364460305413468
  26 ____________________
  27 cls : dog|| Recall: 0.9754601226993865 || Precison: 0.0010383537847668929|| AP: 0.9033364857501106
  28 ____________________
  29 cls : motorbike|| Recall: 0.92 || Precison: 0.0006513139551094382|| AP: 0.8295629935581179
  30 ____________________
  31 cls : cat|| Recall: 0.9608938547486033 || Precison: 0.0007397197236372707|| AP: 0.8871965890034861
  32 ____________________
  33 cls : sofa|| Recall: 0.9539748953974896 || Precison: 0.0005096076691483964|| AP: 0.8040267075520897
  34 ____________________
  35 cls : bird|| Recall: 0.9150326797385621 || Precison: 0.0009065830883400464|| AP: 0.8237404489482196
  36 ____________________
  37 cls : horse|| Recall: 0.9568965517241379 || Precison: 0.0007317362585204424|| AP: 0.8735567893480496
  38 ____________________
  39 cls : pottedplant|| Recall: 0.7895833333333333 || Precison: 0.0008196455411498826|| AP: 0.4870711669635938
  40 ____________________
  41 cls : bicycle|| Recall: 0.9109792284866469 || Precison: 0.0006712950308861314|| AP: 0.8361496835573192
  42 ____________________
  43 cls : tvmonitor|| Recall: 0.9512987012987013 || Precison: 0.0006329305331737686|| AP: 0.7944641602539069
  44 ____________________
  45 cls : sheep|| Recall: 0.9214876033057852 || Precison: 0.0004898504308706817|| AP: 0.7823429444259854
  46 ____________________
  47 mAP is : 0.7848506672229101    USE_12_METRIC
  48
  49 cls : tvmonitor|| Recall: 0.9512987012987013 || Precison: 0.0006329305331737686|| AP: 0.7680923930233127
  50 ____________________
  51 cls : sheep|| Recall: 0.9214876033057852 || Precison: 0.0004898504308706817|| AP: 0.7605331894258903
  52 ____________________
  53 cls : cat|| Recall: 0.9608938547486033 || Precison: 0.0007397197236372707|| AP: 0.8561115936556246
  54 ____________________
  55 cls : train|| Recall: 0.9361702127659575 || Precison: 0.0005837401825514753|| AP: 0.7978443126776701
  56 ____________________
  57 cls : aeroplane|| Recall: 0.9333333333333333 || Precison: 0.0005925041542114572|| AP: 0.8033498986573708
  58 ____________________
  59 cls : motorbike|| Recall: 0.92 || Precison: 0.0006513139551094382|| AP: 0.7991141448766482
  60 ____________________
  61 cls : bus|| Recall: 0.9624413145539906 || Precison: 0.00045113940207524124|| AP: 0.8181027979596772
  62 ____________________
  63 cls : bird|| Recall: 0.9150326797385621 || Precison: 0.0009065830883400464|| AP: 0.7851247014320806
  64 ____________________
  65 cls : pottedplant|| Recall: 0.7895833333333333 || Precison: 0.0008196455411498826|| AP: 0.49033575375142174
  66 ____________________
  67 cls : cow|| Recall: 0.9672131147540983 || Precison: 0.0005127837421479989|| AP: 0.8304367006298838
  68 ____________________
  69 cls : person|| Recall: 0.9112190812720848 || Precison: 0.00890183387270766|| AP: 0.797530517185023
  70 ____________________
  71 cls : bottle|| Recall: 0.8550106609808102 || Precison: 0.0008528612324589202|| AP: 0.6320745719617634
  72 ____________________
  73 cls : sofa|| Recall: 0.9539748953974896 || Precison: 0.0005096076691483964|| AP: 0.7868518534567335
  74 ____________________
  75 cls : boat|| Recall: 0.870722433460076 || Precison: 0.0005048556531707801|| AP: 0.6036612374959088
  76 ____________________
  77 cls : car|| Recall: 0.9542048293089093 || Precison: 0.002486730925298256|| AP: 0.8623955910304107
  78 ____________________
  79 cls : bicycle|| Recall: 0.9109792284866469 || Precison: 0.0006712950308861314|| AP: 0.8029062441256611
  80 ____________________
  81 cls : dog|| Recall: 0.9754601226993865 || Precison: 0.0010383537847668929|| AP: 0.8661350949646617
  82 ____________________
  83 cls : diningtable|| Recall: 0.8932038834951457 || Precison: 0.00040969553387335954|| AP: 0.7127169697539509
  84 ____________________
  85 cls : horse|| Recall: 0.9568965517241379 || Precison: 0.0007317362585204424|| AP: 0.8422342978325045
  86 ____________________
  87 cls : chair|| Recall: 0.8465608465608465 || Precison: 0.0013795928045612787|| AP: 0.563170854101135
  88 ____________________
  89 mAP is : 0.7589361358998666   USE_07_METRIC
  90 """
  91
  92 # ------------------------------------------------
  93 VERSION = 'FPN_Res101_20181201_v2'
  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 = "3"
 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
 124 # ------------------------------------------ Train config
 125 RESTORE_FROM_RPN = False
 126 IS_FILTER_OUTSIDE_BOXES = False
 127 FIXED_BLOCKS = 0  # allow 0~3
 128 USE_07_METRIC = False
 129
 130 RPN_LOCATION_LOSS_WEIGHT = 1.
 131 RPN_CLASSIFICATION_LOSS_WEIGHT = 1.0
 132
 133 FAST_RCNN_LOCATION_LOSS_WEIGHT = 1.0
 134 FAST_RCNN_CLASSIFICATION_LOSS_WEIGHT = 1.0
 135 RPN_SIGMA = 3.0
 136 FASTRCNN_SIGMA = 1.0
 137
 138 MUTILPY_BIAS_GRADIENT = None   # 2.0  # if None, will not multipy
 139 GRADIENT_CLIPPING_BY_NORM = None   # 10.0  if None, will not clip
 140
 141 EPSILON = 1e-5
 142 MOMENTUM = 0.9
 143 LR = 0.001  # 0.001  # 0.0003
 144 DECAY_STEP = [60000, 80000]  # 50000, 70000
 145 MAX_ITERATION = 150000
 146
 147 # -------------------------------------------- Data_preprocess_config
 148 DATASET_NAME = 'pascal'  # 'ship', 'spacenet', 'pascal', 'coco'
 149 PIXEL_MEAN = [123.68, 116.779, 103.939]  # R, G, B. In tf, channel is RGB. In openCV, channel is BGR
 150 IMG_SHORT_SIDE_LEN = 600  # 600  # 600
 151 IMG_MAX_LENGTH = 1000  # 1000  # 1000
 152 CLASS_NUM = 20
 153
 154 # --------------------------------------------- Network_config
 155 BATCH_SIZE = 1
 156 INITIALIZER = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.01)
 157 BBOX_INITIALIZER = tf.random_normal_initializer(mean=0.0, stddev=0.001)
 158 WEIGHT_DECAY = 0.00004 if NET_NAME.startswith('Mobilenet') else 0.0001
 159
 160 # ---------------------------------------------Anchor config
 161 USE_CENTER_OFFSET = False
 162
 163 LEVLES = ['P2', 'P3', 'P4', 'P5', 'P6']
 164 BASE_ANCHOR_SIZE_LIST = [32, 64, 128, 256, 512]  # addjust the base anchor size for voc.
 165 ANCHOR_STRIDE_LIST = [4, 8, 16, 32, 64]
 166 ANCHOR_SCALES = [1.0]
 167 ANCHOR_RATIOS = [0.5, 1., 2.0]
 168 ROI_SCALE_FACTORS = [10., 10., 5.0, 5.0]
 169 ANCHOR_SCALE_FACTORS = None
 170
 171 # --------------------------------------------FPN config
 172 SHARE_HEADS = False
 173 KERNEL_SIZE = 3
 174 RPN_IOU_POSITIVE_THRESHOLD = 0.7
 175 RPN_IOU_NEGATIVE_THRESHOLD = 0.3
 176 TRAIN_RPN_CLOOBER_POSITIVES = False
 177
 178 RPN_MINIBATCH_SIZE = 256
 179 RPN_POSITIVE_RATE = 0.5
 180 RPN_NMS_IOU_THRESHOLD = 0.7
 181 RPN_TOP_K_NMS_TRAIN = 12000
 182 RPN_MAXIMUM_PROPOSAL_TARIN = 2000
 183
 184 RPN_TOP_K_NMS_TEST = 6000
 185 RPN_MAXIMUM_PROPOSAL_TEST = 1000
 186
 187 # specific settings for FPN
 188 # FPN_TOP_K_PER_LEVEL_TRAIN = 2000
 189 # FPN_TOP_K_PER_LEVEL_TEST = 1000
 190
 191 # -------------------------------------------Fast-RCNN config
 192 ROI_SIZE = 14
 193 ROI_POOL_KERNEL_SIZE = 2
 194 USE_DROPOUT = False
 195 KEEP_PROB = 1.0
 196 SHOW_SCORE_THRSHOLD = 0.5  # only show in tensorboard
 197
 198 FAST_RCNN_NMS_IOU_THRESHOLD = 0.3  # 0.6
 199 FAST_RCNN_NMS_MAX_BOXES_PER_CLASS = 100
 200 FAST_RCNN_IOU_POSITIVE_THRESHOLD = 0.5
 201 FAST_RCNN_IOU_NEGATIVE_THRESHOLD = 0.0   # 0.1 < IOU < 0.5 is negative
 202 FAST_RCNN_MINIBATCH_SIZE = 256  # if is -1, that is train with OHEM
 203 FAST_RCNN_POSITIVE_RATE = 0.25
 204
 205 ADD_GTBOXES_TO_TRAIN = False
 206
 207
 208