example-apps/PDD/pcb-defect-detection/libs/configs/cfgs_res50_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 : aeroplane|| Recall: 0.9473684210526315 || Precison: 0.0006199030196164867|| AP: 0.826992691184208
   7 ____________________
   8 cls : cow|| Recall: 0.9631147540983607 || Precison: 0.0005354526625668462|| AP: 0.8344652186720717
   9 ____________________
  10 cls : dog|| Recall: 0.9652351738241309 || Precison: 0.0010528593384385115|| AP: 0.8848104631457077
  11 ____________________
  12 cls : pottedplant|| Recall: 0.7708333333333334 || Precison: 0.000823124000293655|| AP: 0.4527288299945802
  13 ____________________
  14 cls : diningtable|| Recall: 0.8980582524271845 || Precison: 0.00042887810125232407|| AP: 0.6700510019755388
  15 ____________________
  16 cls : bird|| Recall: 0.9237472766884531 || Precison: 0.0009519832235409285|| AP: 0.7858394634006082
  17 ____________________
  18 cls : tvmonitor|| Recall: 0.9415584415584416 || Precison: 0.0006423247726945524|| AP: 0.7532342429791412
  19 ____________________
  20 cls : chair|| Recall: 0.8452380952380952 || Precison: 0.0014212159291838572|| AP: 0.5629849133883229
  21 ____________________
  22 cls : train|| Recall: 0.925531914893617 || Precison: 0.0006022581218315107|| AP: 0.81368729431196
  23 ____________________
  24 cls : horse|| Recall: 0.9454022988505747 || Precison: 0.0007562505602920185|| AP: 0.8603450848286776
  25 ____________________
  26 cls : cat|| Recall: 0.9608938547486033 || Precison: 0.0007696817008175631|| AP: 0.8780370107529119
  27 ____________________
  28 cls : sofa|| Recall: 0.9623430962343096 || Precison: 0.0005431753558979397|| AP: 0.748024582610825
  29 ____________________
  30 cls : bottle|| Recall: 0.8571428571428571 || Precison: 0.0008744472166693132|| AP: 0.6253912291817303
  31 ____________________
  32 cls : person|| Recall: 0.9149734982332155 || Precison: 0.009253199981238986|| AP: 0.8351147684067881
  33 ____________________
  34 cls : car|| Recall: 0.9533721898417985 || Precison: 0.00259228066362385|| AP: 0.8841614814276471
  35 ____________________
  36 cls : boat|| Recall: 0.8821292775665399 || Precison: 0.0005342347777629379|| AP: 0.6106671555293245
  37 ____________________
  38 cls : motorbike|| Recall: 0.9323076923076923 || Precison: 0.0006731029825348658|| AP: 0.8421918380864666
  39 ____________________
  40 cls : bicycle|| Recall: 0.9317507418397626 || Precison: 0.0007036524942688176|| AP: 0.8552669093308443
  41 ____________________
  42 cls : bus|| Recall: 0.9765258215962441 || Precison: 0.00047651993823568495|| AP: 0.8420876315549962
  43 ____________________
  44 cls : sheep|| Recall: 0.9049586776859504 || Precison: 0.000502333902950925|| AP: 0.7647489734437813
  45 ____________________
  46 mAP is : 0.7665415392103065   USE_12_METRIC
  47
  48 cls : bicycle|| Recall: 0.9317507418397626 || Precison: 0.0007036524942688176|| AP: 0.8298982119397122
  49 ____________________
  50 cls : sofa|| Recall: 0.9623430962343096 || Precison: 0.0005431753558979397|| AP: 0.7272523895735249
  51 ____________________
  52 cls : bus|| Recall: 0.9765258215962441 || Precison: 0.00047651993823568495|| AP: 0.8137027123104137
  53 ____________________
  54 cls : diningtable|| Recall: 0.8980582524271845 || Precison: 0.00042887810125232407|| AP: 0.6530525394835751
  55 ____________________
  56 cls : person|| Recall: 0.9149734982332155 || Precison: 0.009253199981238986|| AP: 0.803256081733613
  57 ____________________
  58 cls : car|| Recall: 0.9533721898417985 || Precison: 0.00259228066362385|| AP: 0.8577825832291308
  59 ____________________
  60 cls : boat|| Recall: 0.8821292775665399 || Precison: 0.0005342347777629379|| AP: 0.5979719282542533
  61 ____________________
  62 cls : chair|| Recall: 0.8452380952380952 || Precison: 0.0014212159291838572|| AP: 0.5599343653732526
  63 ____________________
  64 cls : aeroplane|| Recall: 0.9473684210526315 || Precison: 0.0006199030196164867|| AP: 0.7917730109896329
  65 ____________________
  66 cls : cat|| Recall: 0.9608938547486033 || Precison: 0.0007696817008175631|| AP: 0.8475644227001603
  67 ____________________
  68 cls : sheep|| Recall: 0.9049586776859504 || Precison: 0.000502333902950925|| AP: 0.7327379110779253
  69 ____________________
  70 cls : train|| Recall: 0.925531914893617 || Precison: 0.0006022581218315107|| AP: 0.7743045860493956
  71 ____________________
  72 cls : horse|| Recall: 0.9454022988505747 || Precison: 0.0007562505602920185|| AP: 0.8223412836194737
  73 ____________________
  74 cls : cow|| Recall: 0.9631147540983607 || Precison: 0.0005354526625668462|| AP: 0.8058877343148467
  75 ____________________
  76 cls : tvmonitor|| Recall: 0.9415584415584416 || Precison: 0.0006423247726945524|| AP: 0.7310441973657807
  77 ____________________
  78 cls : pottedplant|| Recall: 0.7708333333333334 || Precison: 0.000823124000293655|| AP: 0.4646864671975241
  79 ____________________
  80 cls : dog|| Recall: 0.9652351738241309 || Precison: 0.0010528593384385115|| AP: 0.8525619478862897
  81 ____________________
  82 cls : bird|| Recall: 0.9237472766884531 || Precison: 0.0009519832235409285|| AP: 0.7610720209528306
  83 ____________________
  84 cls : bottle|| Recall: 0.8571428571428571 || Precison: 0.0008744472166693132|| AP: 0.6127328834288011
  85 ____________________
  86 cls : motorbike|| Recall: 0.9323076923076923 || Precison: 0.0006731029825348658|| AP: 0.8119378019468331
  87 ____________________
  88 mAP is : 0.7425747539713485    USE_07_METRIC
  89
  90 '''
  91
  92 # ------------------------------------------------
  93 VERSION = 'FPN_Res50_20181201'
  94 NET_NAME = 'resnet_v1_50'
  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 = "1"
 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 = True
 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