CVPR2022 ISNet：Shape Matters for Infrared Small Target Detection

文章目录

前言

一、相关资料

二、环境配置

三、代码运行

四、问题及解决

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前言

这篇文章主要针对红外小目标检测问题，红外小目标具有弱、小、形状可变等特点，其应用广泛但现有方法存在一定的局限性，本文提出Infrared shape network(ISNet），设计了Taylor finite differ(TFD)-inspired edge block和双向注意力聚合(two-orientation attention aggregation, TOAA)block来解决这个问题。TFD-inspired edge block从不同层次聚合和增强了全面的边缘信息，以提高目标和背景之间的对比度。TOAA block在行和列两个方向上使用注意机制计算低层次信息，并将其与高层次信息融合，以捕捉目标的形状特征并抑制噪声。构建IRSTD-1k数据集，由1000张具有不同形状、尺寸及场景的真实图像组成。

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一、相关资料

1.代码根据原文链接（github.com/RuiZhang97/ISNet）下载。

2.下载IRSTD-1k数据集

二、环境配置

1.在服务器上配置相应环境进行训练，选择的是AutoDL（https://www.autodl.com/register?code=897c04bf-2598-427b-8987-058b3f39ebd2），具体租用步骤见另一篇文章AutoDL云服务器运行yolov5_autodl yolov5_m0_46086544的博客-CSDN博客

本次训练选择基础镜像如图所示

2.安装依赖包 ：

(1)根据指令安装：pip install -r requirements.txt

(2)打开requirements.txt文件，根据列表安装所需依赖包

三、代码运行

1.cd命令进入DCNv2文件夹，终端输入以下命令，出现build文件夹：

python3 setup.py build develop

2.返回上级目录输入代码：

Pyhton model/train_ISNet.py

运行成功：

四、问题及解决

1.torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 686.00 MiB (GPU 0; 9.77 GiB total capacity; 8.99 GiB already allocated; 370.69 MiB free; 9.14 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation.  See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

解决：batch-size调小