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高精度轻量级目标检测产业应用,实现多类通信塔识别
发布日期:2022-03-07T13:06:50.000+0000 浏览量:172次
随着科技的发展,各种即时通讯早已是人类日常生活不可分割的一部分,而这一便捷服务的实现离不开各种通信塔。通信塔主要用于运营商、广播电视等部门架设信号发射天线或微波传输设备,对通信塔及时正确地维护是保障无线通信系统正常运行的必要手段。


在真实产业应用过程中,通信塔的外观会根据所处地貌、环境特点被设计成不同形态,比如上图中的仿生树、路灯杆等。不同类别塔的维护方式以及运营策略也均不相同,而 传统的通信塔类别信息主要靠人工根据经验进行判断,这就会导致以下问题:

1、人工判断费时费力效率低下;
2、塔身外观种类多样,人工判断难免出错;
3、类别判断失误导致维修、运营策略不匹配,既耽误工时也影响企业信誉。

高效准确的塔型识别关乎国家每年高达数亿元的收入与支出,那如何利用AI技术赋能产业实践,实现智能化识别呢?
 
飞桨产业实践范例库开源通信塔识别场景应用,提供了从数据准备、技术方案、模型训练优化,到模型部署的全流程可复用方案, 有效地解决了针对高长宽比目标物,在复杂场景中的准确实时识别问题。
 
项目链接
https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning
所有源码及教程均已开源, 欢迎大家 star 鼓励 ~


项目难点



  • 数据方面,部分类别塔身外观相似度高、露天环境干扰信息多,易导致误检;
  • 模型方面,目标检测模型众多,如何快速选择最契合场景的优秀算法?
  • 部署方面,想要便携又易用,手机端的高效部署如何实现?


项目方案



基于上述难点,我们与中国铁塔股份有限公司就通信塔识别项目开展了合作研发。经过多次业务场景讨论和模型效果验证,最终选用飞桨目标检测开发套件PaddleDetection中的PP-PicoDet模型进行训练与优化。




在优化方面,尝试了以下模型优化策略:迁移学习(预训练模型)、修改Loss、学习率、量化训练下表详细展示了不同的实验结果(在麒麟980移动端测试速度):

方案
模型
推理时间/ms
mAP0.5
1
PP-PicoDet(Baseline)
-
90.6%
2
PP-PicoDet+COCO预训练
125
94.7%
3
PP-PicoDet+COCO预训练+修改loss
-
94.5%
4
PP-PicoDet+COCO预训练+调小lr
-
94.7%
5
PP-PicoDet+COCO预训练+修改lr再训练
-
94.9%
6
PP-PicoDet+COCO预训练+量化
78
94.5%
 

项目效果:

根据实验结果,我们推荐方案6使用PP-PicoDet+COCO预训练模型+量化训练的模型,mAP达到94.5%的同时,预测速度可提升至78ms,实现了速度与精度的平衡


另外,我们发现其他优化策略几乎没有提升精度,这是因为PP-PicoDet网络本身已经包含了目前得到验证的最优策略,如自研的轻量级骨干网络、激活函数、高效数据增强等,已经达到了目前开源模型的最优性能,因此很难再仅通过叠加策略大幅提升模型精度。具体的模型调优思路,欢迎大家锁定直播!

 

部署方案:

在模型部署上,PaddleDetection支持飞桨轻量化推理引擎PaddleLite,可以轻松实现高性能端侧部署。同时也支持ONNX转出,适配MNN/NCNN/OpenVINO等预测库。不仅如此,我们还提供了完备的Android部署方案和demo,方便开发者能够参考快速进行端侧效果验证。



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