TransVOD 开源项目使用教程

TransVOD 开源项目使用教程

TransVOD The repository is the code for the paper "End-to-End Video Object Detection with Spatial-TemporalTransformers" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransVOD

1. 项目介绍

TransVOD 是一个基于 Transformer 的端到端视频目标检测框架。该项目的主要目标是简化视频目标检测的流程，通过使用空间-时间 Transformer 架构，直接输出检测结果，无需复杂的后处理方法。TransVOD 的核心组件包括 Temporal Deformable Transformer Encoder (TDTE)、Temporal Query Encoder (TQE) 和 Temporal Deformable Transformer Decoder (TDTD)，这些组件显著提升了基于 Deformable DETR 的基线模型的性能。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

首先，确保你的环境满足以下要求：

• Linux
• CUDA >= 9.2
• GCC >= 5.4
• Python >= 3.7

推荐使用 Anaconda 创建虚拟环境：

conda create -n TransVOD python=3.7 pip
conda activate TransVOD

安装 PyTorch 和 torchvision：

conda install pytorch=1.5.1 torchvision=0.6.1 cudatoolkit=9.2 -c pytorch

安装其他依赖：

pip install -r requirements.txt

2.2 数据准备

下载 ILSVRC2015 DET 和 ILSVRC2015 VID 数据集，并将其路径符号链接到 datasets/ 目录下：

code_root/
└── data/
    └── vid/
        ├── Data
        │   ├── VID/
        │   └── DET/
        └── annotations/
            ├── imagenet_vid_train.json
            ├── imagenet_vid_train_joint_30.json
            └── imagenet_vid_val.json

2.3 模型训练

使用 ResNet50 作为网络骨干进行训练：

GPUS_PER_NODE=8 ./tools/run_dist_launch.sh $1 r50 $2 configs/r50_train_multi.sh

2.4 模型评估

下载预训练模型并将其放入相应目录，然后运行以下命令进行评估：

GPUS_PER_NODE=8 ./tools/run_dist_launch.sh $1 eval_r50 $2 configs/r50_eval_multi.sh

3. 应用案例和最佳实践

3.1 视频监控

TransVOD 可以应用于视频监控系统，实时检测和跟踪视频中的目标对象。通过端到端的检测流程，减少了传统方法中复杂的特征提取和后处理步骤，提高了检测效率。

3.2 自动驾驶

在自动驾驶领域，TransVOD 可以用于实时检测道路上的行人、车辆和其他障碍物。其高效的检测能力和端到端的处理流程，使其成为自动驾驶系统中的理想选择。

4. 典型生态项目

4.1 Deformable DETR

TransVOD 基于 Deformable DETR 构建，Deformable DETR 是一个用于目标检测的 Transformer 模型，通过引入可变形注意力机制，显著提升了检测性能。

4.2 ImageNet VID

ImageNet VID 是一个用于视频目标检测的标准数据集，TransVOD 在该数据集上进行了广泛的测试和验证，取得了与现有方法相当的性能。

通过以上步骤，你可以快速上手 TransVOD 项目，并在实际应用中体验其强大的视频目标检测能力。

TransVOD The repository is the code for the paper "End-to-End Video Object Detection with Spatial-TemporalTransformers" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/TransVOD