【实施管理网站源码】【46个vue源码】【类似dz的源码】detr源码使用

时间:2024-11-14 13:49:58 编辑:皇家守卫军 源码 来源:飞龙在天副图指标源码

1.MMDetection3D之DETR3D源码解析:整体流程篇
2.MMDet——DETR源码解读
3.如何可以用transformer做目标检测?源码
4.DETR解读
5.MMDet——Deformable DETR源码解读

detr源码使用

MMDetection3D之DETR3D源码解析:整体流程篇

       关于torch.distributed.launch的更多细节: blog.csdn.net/magic_ll/...

       设置config file和work dir,work dir保存最终config,使用log等信息,源码work dir默认为path/to/user/work_dir/

       作者将自定义的使用部分放在 'projects/mmdet3d_plugin/' 文件夹下,通过registry类注册模块,源码这里利用importlib导入模块并初始化自定义的使用实施管理网站源码类。

       这里设置模型的源码输出信息保存路径、gpus等模型的使用运行时环境参数

       这里初始化模型,初始化train_dataset和val_dataset

       这部分完成了DataLoader的源码初始化,runner和hooks的使用初始化,并且按照workflow运行runner。源码

MMDet——DETR源码解读

       DETR,使用作为目标检测领域的源码里程碑式工作,首次全面采用Transformer架构,使用实现了端到端的源码目标检测任务,堪称Transformer在该领域的开创之作。其核心创新在于引入了object query,将目标信息以查询形式输入Transformer的解码器。object query首先通过自注意力机制学习对象特征,确保每个query关注独特的46个vue源码对象信息。接着,它与经过自注意力处理的图像特征进行交叉注意力,提取目标特征,最终得到包含对象信息的query,通过全连接层(FFN)输出bbox和类别信息。

       深入理解DETR前,首先要明确两个关键点:一是模型结构原理,二是MMDet配置解读。DETR模型主要包括Backbone(如ResNet,常规但非重点)、Transformer的编码器和解码器、以及head部分。在MMDet配置文件中,model部分区分了Backbone和bbox_head。

       在MMDet的单阶段目标检测训练中,forward_single()函数在mmdet/models/dense_heads/detr_head.py中负责除Backbone外的前向计算,代码展示有助于理解。DETR的前向过程涉及的主要变量形状可以参考代码中的打印,但需注意由于随机裁剪,类似dz的源码不同batch的形状可能会有所变化。

       Transformer部分在mmdet/models/utils/transformer.py中,N代表特征图的宽度和高度的乘积,这里提供了详细的代码解读。若对Transformer的mask有疑问,可以参考相关文章深入理解。

如何可以用transformer做目标检测?

       探索如何利用transformer进行目标检测,首先从阅读DETR系列论文开始,如DETR、conditional-DETR和DAB-DETR等,以获取深入理解。

       在DETR框架中,ConvNet负责获取特征,具体而言,特征映射(batch_size, ch, h, w)在经过卷积调整通道数至model_d后,维度转化为(batch_size, hw, model_d)。这里,hw类比于NLP中的seq_len,表示空间维度的网站源码模板组成大小。

       对特征映射进行位置编码,包含pos_y和pos_x两个部分,分别位于前model_d//2和后model_d//2维度,用于表示二维空间位置。随后,将特征映射与位置编码相加,并将结果输入至Transformer。

       在Transformer的Decoder部分,输入为名为object queries的对象查询,通常设定为预设的N=个,预测N个目标。object queries使用可学习的位置嵌入,Decoder的输出通过两个FFN头分别得到分类预测和边界框预测。

       训练过程中,通过匈牙利匹配算法,将预测结果与真实目标配对,计算分类损失和坐标损失,以此优化网络参数。

       DETR系列论文详细阐述了该过程,etf外资指标源码具体实现细节需参考源码。总结而言,transformer通过整合ConvNet获取的特征,利用位置编码和Transformer结构进行目标检测,实现了一种新颖且有效的目标检测方法。

DETR解读

       DETR(Detection Transformer)是一种新型的目标检测模型,它基于Transformer架构,由Facebook AI Research(FAIR)提出。DETR与传统目标检测方法不同,不使用锚框或候选区域,而是直接将整个图像输入到Transformer中,同时输出目标的类别和边界框。

       DETR的主要构成部分包括backbone、transfomer以及head模块。本文将结合源码对DETR进行解析。

       Backbone部分包含PE(position embedding)和cnn(resnet)主干网络。

       PE采用二维位置编码,x和y方向各自计算了一个位置编码,每个维度的位置编码长度为num_pos_feats(该数值实际上为hidden_dim的一半),奇数位置正弦,偶数位置余弦,最后cat到一起(NHWD),permute成(NDHW)。输入的mask是2**,那么最后输出的pos encoding的shape是2***。

       CNN_backbone采用resnet,以输入3**为例,输出**,下采样5次合计倍。

       Transfomer主要由encoder和decoder两大模块构成。

       TransformerEncoder中,qkv都来自src,其中q和k加了位置编码,v没有加,猜测原因可能是qk之间会计算attention,所以位置是比较重要的,value则是和attention相乘,不需要额外的位置编码。

       TransformerDecoder中,几个重点的变量包括object query的自注意力和cross attention。

       Head部分,分类分支是Linear层,回归分支是多层感知机。

       Matcher采用的是HungarianMatcher匹配,这里计算的cost不参与反向传播。

       Criterion根据匈牙利算法返回的indices tuple,包含了src和target的index,计算损失:分类loss+box loss。

       分类损失采用交叉熵损失函数,回归损失采用L1 loss + Giou loss。

       推理部分,先看detr forward函数,后处理,预测只需要卡个阈值即可。

       论文链接:arxiv.org/pdf/....

       代码链接:github.com/facebookrese...

       参考链接:zhuanlan.zhihu.com/p/... zhuanlan.zhihu.com/p/...

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MMDet——Deformable DETR源码解读

       Deformable DETR: 灵活与精准的检测架构

       Deformable DETR是对DETR模型的革新,通过引入Deformable结构和Multi-Scale策略,实现了性能提升与训练成本的优化。它解决了DETR中全像素参与导致的计算和收敛问题,通过智能地选取参考点,实现了对不同尺度物体的高效捕捉。这种结构弥补了Transformer在视觉任务上的局限,如今已经成为业界标准。

       核心改进在于对Attention机制的重塑,Deformable DETR基于Resnet提取的特征,融入了多尺度特征图和位置编码,生成包含目标查询的多层次特征。其架构由Backbone(Resnet提取特征)、Transformer编码器(MSdeformable self-attention)和解码器(MultiheadAttention和CrossAttention)组成,每个组件都发挥关键作用:

Backbone:Resnet-作为基础,提取来自第一到第三阶段的特征,第一阶段特征被冻结,使用Group Normalization。

Neck:将输入通道[, , ]映射到通道,利用ChannelMapper,生成4个输出特征图。

Bbox Head:采用DeformableDETRHead类型的结构,负责目标检测的最终预测。

       Deformable Attention的核心在于其创新的处理方式:参考点(Reference Points)作为关键元素,预先计算并固定,offsets由query通过线性层生成,Attention权重由query通过线性变换和Softmax函数确定。而在Value计算上,输入特征图通过位置选择,结合参考点和offset,实现精确特征提取。最后,Attention权重与Value的乘积经过Linear层,得出最终输出。

       在Decoder部分,Self-Attention模块关注对象查询,Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互,生成包含物体特征的query。输入包含了query、值(编码器特征图)、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息,输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。

       简化后的代码,突出了关键部分的处理逻辑,如Encoder使用Deformable Attention替换传统的Self Attention,输入特征map经过处理后,参考点的初始化和归一化操作确保了模型的高效性能。Decoder中的注意力机制和输入输出细节,都展现出模型灵活且精准的检测能力。

       Deformable DETR的设计巧妙地融合了Transformer的灵活性和Transformer架构的效率,为目标检测任务提供了全新的解决方案,展现出了其在实际应用中的优越性。