DETR原理与代码精讲

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分类专栏： 深度学习之计算机视觉 文章标签： transformer 目标检测 DETR 物体检测 计算机视觉
于 2022-02-19 12:24:37 首次发布
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Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。 DETR(Detection Transformer)是Facebook提出的基于Transformer的端到端目标检测方法。

DETR使用CNN+Transformer进行图像目标检测，该方法没有NMS后处理步骤、没有anchor。DETR总体思路是把目标检测看成一个set prediction的问题，并且使用Transformer来预测物体边界框的集合。

本课程对DETR的原理与PyTorch实现代码进行精讲，来帮助大家掌握其详细原理和具体实现。 

原理精讲部分包括：Transformer的架构概述、Transformer的Encoder 、Transformer的Decoder、DETR网络架构、DETR损失函数、DETR实验结果和分析。  

代码精讲部分使用Jupyter Notebook对DETR的PyTorch代码进行逐行解读，包括：安装PyTorch、 DETR官方Demo，DETR的hands-on tutorial，DETR的代码精讲（数据准备、Backbone和位置编码、Transformer架构的实现）。

相关课程：

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detr代码
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### DETR 的代码实现 DETR (End-to-End Object Detection with Transformers) 是一种基于 Transformer 的端到端目标检测方法。其官方实现由 Facebook 提供，主要采用 PyTorch 编写[^1]。 以下是 DETR 官方代码库中的核心部分： #### 依赖环境设置 为了运行 DETR 的代码实现，首先需要安装必要的开发工具和 Python 库。推荐使用 Visual Studio Code 进行开发调试。可以通过以下命令安装基础依赖项： ```bash pip install torch torchvision cython pip install -r requirements.txt ``` #### 数据集准备 DETR 支持 COCO 数据集作为训练数据源。下载并解压 COCO 数据集后，需配置路径以便模型能够访问这些文件[^3]。 #### 主要模块解析 1. **Transformer Encoder 和 Decoder** - 在 DETR 中，Encoder 负责提取全局上下文信息，通过在每个注意力机制中加入位置编码来增强特征的相关性。 - Decoder 则用于生成对象查询（Object Queries），并通过多头注意力机制逐步细化预测结果。 2. **损失函数设计** - 使用匈牙利算法匹配预测框与真实标注框，从而最小化整体代价矩阵。 #### 训练脚本示例 下面是一个简单的训练脚本模板： ```python import argparse from detr.models import build_model from datasets.coco import CocoDetection, make_coco_transforms from engine import train_one_epoch, evaluate def main(args): dataset_train = CocoDetection( image_set='train', args=args, transforms=make_coco_transforms('train') ) model, criterion, postprocessors = build_model(args) model.to(device) optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=args.lr, weight_decay=args.weight_decay) for epoch in range(args.start_epoch, args.epochs): train_stats = train_one_epoch( model, criterion, data_loader_train, optimizer, device, epoch ) if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() # 添加参数... args = parser.parse_args() main(args) ``` 对于 Meta-DETR，这是一个针对少样本目标检测的改进版本，具体实现可参考该项目仓库[^2]。 ---
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