1.MaskFormer源码解析
2.源码学习之noConflict冲突处理机制
3.mmdetection源码阅读笔记：ResNet
4.MMDet——DETR源码解读
5.DETR解读

MaskFormer源码解析

       整个代码结构基于detectron2框架，源码代码逻辑清晰，分析从配置文件中读取相关变量，源码无需过多关注注册指令，分析核心在于作者如何实现网络结构图中的源码关键组件。MaskFormer模型由backbone、分析arptables源码sem_seg_head和criterion构成，源码backbone负责特征提取，分析sem_seg_head整合其他部分，源码criterion用于计算损失。分析

       在backbone部分，源码作者使用了resnet和swin两种网络，分析关注输出特征的源码键值，如'res2'、分析'res3'等。源码在MaskFormerHead中，核心在于提供Decoder功能，这个部分直接映射到模型的解码过程，通过layers()函数实现。

       pixel_decoder部分由配置文件指定，指向mask_former/heads/pixel_decoder.py文件中的TransformerEncoderPixelDecoder类，这个类负责将backbone提取的特征与Transformer结合，实现解码过程。aspx网站源码测试predictor部分则是基于TransformerPredictor类，负责最终的预测输出。

       模型细节中，TransformerEncoderPixelDecoder将backbone特征与Transformer结合，生成mask_features。TransformerEncoderPixelDecoder返回的参数是FPN结果与Transformer编码结果，后者通过TransformerEncoder实现，关注维度调整以适应Transformer计算需求。predictor提供最终输出，通过Transformer结构实现类别预测与mask生成。

       损失函数计算部分采用匈牙利算法匹配查询和目标，实现类别损失和mask损失的计算，包括dice loss、focal loss等。整个模型结构和输出逻辑清晰，前向运算输出通过特定函数实现。

       总的来说，MaskFormer模型通过backbone提取特征，通过Transformer实现解码和预测，损失函数计算统一了语义分割和实例分割任务，实现了一种有效的方法。理解代码的谷歌学术代码源码关键在于关注核心组件的功能实现和参数配置，以及损失函数的设计思路。强烈建议阅读原论文以获取更深入的理解。

源码学习之noConflict冲突处理机制

       在早期项目中，我有机会深入了解Backbone.js的源码，特别是其noConflict冲突处理机制。这个机制其实非常直观，核心是一个简单的函数，代码量虽小，但作用显著。

       noConflict的原理非常巧妙，每次调用这个函数，框架就回退到之前的一个版本。例如，如果你先引入了v1.4.0，接着引入v1.0.0，那么默认情况下，Backbone会指向最新版本v1.0.0。执行Backbone.noConflict()后，会回退到v1.4.0，再次调用则会回退到未被覆盖的原始状态，Backbone变成undefined。

       让我们通过一个例子来说明：首先引入v1.4.0和v1.0.0的拖拽小程序源码Backbone，输出的Backbone版本为1.0.0。执行noConflict后，版本会回退到1.4.0，再次执行noConflict则会释放Backbone，使其变为undefined。

       源码中，Backbone的noConflict函数十分注释详尽，帮助开发者理解其工作原理。官方文档解释，这个方法可以防止第三方库对现有Backbone的覆盖，非常实用。

       Backbone的冲突处理机制源自jQuery，很多框架都借鉴了这一设计。jQuery的noConflict方法也类似，除了版本回退，还有一个deep参数，当deep为true时，不仅$变量会回退，jQuery本身也会。

       举个jQuery的例子：引入3.5.1和3.4.1版本，noConflict调用后，无论deep值如何，zcash挖矿软件源码jQuery和$都会回退到之前的版本。

       总的来说，noConflict冲突处理机制是开发过程中处理版本冲突的有力工具，它通过版本回退确保了代码的稳定性。

mmdetection源码阅读笔记：ResNet

       ResNet，作为mmdetection中backbone的基石，其重要性不言而喻，它是人工智能领域引用最频繁的论文之一，微软亚洲研究院的杰作。自年提出以来，ResNet一直是目标检测领域最流行的backbone之一，其核心是通过残差结构实现更深的网络，解决深度网络退化的问题。

       ResNet的基本原理是利用残差结构，通过1×1、3×3和1×1的卷积单元，如BasicBlock和BottleneckBlock，来构建不同版本的网络，如resnet-到resnet-，它们在基本单元和层数上有所区别。在mmdetection的实现中，从conv2到conv5主要由res_layer构成，其中下采样策略是关键，不同版本的网络在layer1之后的下采样位置有所不同。

       ResLayer的构造函数是理解mmdetection中ResNet的关键，它涉及内存优化技术，如torch.utils.checkpoint，通过控制函数的运行方式来节省内存，但可能增加反向传播计算时间。此外，对norm层的处理也体现了与torchvision预训练模型的兼容性。

       最后，ResNet的make_stage_plugins方法允许在核心结构中插入拓展组件，这增加了模型的灵活性。总的来说，ResNet的源码阅读揭示了其设计的巧妙和灵活性，是理解深度学习模型架构的重要一步。

MMDet——DETR源码解读

       DETR是Object Detection领域中的创新之作，首次以完全采用Transformer结构实现端到端目标检测。DETR通过引入object query，将目标信息以query形式送入Transformer的decoder，以实现自注意力学习，捕捉不同目标的特征。query在经过Self Attention后，与图像特征进行Cross Attention，提取检测目标的特征。最终输出含有目标信息的query，通过FFN得到bbox和class信息。

       理解DETR模型前，需明确模型结构与配置。模型主要由三部分组成：Backbone，Transformer（encoder与decoder）及head。输入为batch图像，假设维度为[B, 3, W, H]，使用隐层维度embed_dims为，模型变换过程如下。

       DETR配置文件中，model部分分为Backbone和bbox_head。理解其配置有助于深入模型运作机制。

       DETR的前向过程在mmdet/models/detectors/single_stage.py中统一为两个步骤，具体实现于detr_head（mmdet/models/dense_heads/detr_head.py）中的forward_single()函数。该函数负责除backbone外的所有前向过程。变量shape示例供理解，注意img_shape因随机裁剪而不同，导致shape不唯一。

       DETR的backbone采用常规的Resnet，结构相对简单，非本文讨论重点。Transformer部分的源码在mmdet/models/utils/transformer.py文件，解析如下，N = W_feat*H_feat。

       详细解读及参考文章将帮助您更深入理解DETR的内部运作与实现细节。

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/...

       如需删除侵权内容，请联系我。