本仓库介绍

为了备战 ICME-2022 安全AI挑战者计划第九期：小样本商标检测挑战赛，当前工作和未来工作计划: 当前工作:

• 基于开源的openbrand数据集制作了LogDetMini 数据集，基于coco格式，并开源
• 基于LogDetMini进行数据可视化分析 LogDetMini/eda/eda.ipynb
• 基于mmdetection进行baseline实验和基础调参实验

未来工作计划:

• 在赛事数据集发布后(4.11)，基于正式数据集，进行eda和baseline实验

欢迎在issue区讨论

LogDetMini数据集

下载地址: https://pan.baidu.com/s/1fg9IaPh061iD7w5aiIX3qg?pwd=m3gm

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├── class_names.txt
├── images
├── instances_train2017.json
└── instances_val2017.json

简单介绍: 从openbrand数据模拟复赛分布，随机选取了50类，每类20张作为train, 20张作为val，train和val之间数据不重复

LogDetMini 实验

方案	mAP	Training time/h
r101	0.344	0.4
r101_3x	0.447	\
r101_3x_flip	0.455	\
r101_3x_flip_softnms	0.457	\
r101_12x	0.452	1.5
swint_3x	0.454	0.6
bigsize	0.478	0.53
bigsize+autoaug	0.497	\
bigsize+autoaug+dcn	0.509	\
bigsize+autoaug+dcn+anchor	0.516	\
swinb_3x_800-1400_anchor_bs2x8	0.507	0.97
swinb_3x_800-1400_anchor_bs2x8_db	0.553	1.6
convb_3x_bs2x8_1k	0.46	\
convb_3x_bs2x8_1k_800-1400	0.534	1.4
swinb_3x	0.466	0.87
swinb_3x_800-1400	0.539	\