Detection

Nous avons mis à disposition le code pour la détection sur github. Il sont sur https://github.com/ia-flash/lab

Dans le répertoire de détection, on peut lancer la commande :

cd iaflash/detection
cfg=/workspace/mmdetection/configs/retinanet_r50_fpn_1x.py
model=/model/retina/retinanet_r50_fpn_1x_20181125-7b0c2548.pth
gpu=4
# lancement de la detection
./dist_test.sh $cfg $model $gpu

Cela lancera la détection à partir des images de files_trunc. Les résultats seront consignés dans la table box_detection. On peut changer ces tables dans le script test.py. Le shell dist_test.sh parallélise proprement test.py sur les GPU, sans avoir à gérer les process fils dans un script python.

La connection à la base de données doit être spécifiée dans le fichier de configuration /docker/env.list. Cette connection est transparente vis-à-vis du connecteur : postgres ou vertica. La dépendance à DSS est évitée, puisqu’on se connecte directement au gestionnaire de DB. Il faut seulement (avec DSS par exemple) créer le shéma de la table de sortie box_detection.

Custom Generator

class detection.generator_detection.CustomDataset(img_df, root_dir, type=None, ann_file=None, img_prefix=None, img_scale=(1333, 800), size_divisor=32, flip_ratio=0, with_mask=False, with_crowd=False, with_label=True, img_norm_cfg=None, resize_keep_ratio=True)

prepare_test_img(idx)

Prepare an image for testing (multi-scale and flipping)