Anchor DETR：基于Transformer的目标检测新范式

Anchor DETR：基于Transformer的目标检测新范式

AnchorDETR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/anc/AnchorDETR

项目介绍

Anchor DETR 是一个基于Transformer的目标检测框架，旨在通过创新的查询设计提升检测性能。该项目是论文 Anchor DETR: Query Design for Transformer-Based Detector 的官方实现。与传统的DETR模型不同，Anchor DETR将锚点编码为对象查询，并通过附加多个模式来解决“一个区域，多个对象”的难题。此外，项目还提出了一种名为RCDA的注意力变体，以降低高分辨率特征的内存成本。

项目技术分析

Anchor DETR的核心技术在于其独特的查询设计。通过将锚点作为对象查询，模型能够更有效地捕捉图像中的目标区域。此外，多个模式的引入使得模型能够更好地处理同一区域内的多个对象，从而提升检测精度。RCDA注意力机制的引入则进一步优化了模型的内存使用效率，使得在高分辨率特征处理时仍能保持较高的计算速度。

项目及技术应用场景

Anchor DETR适用于各种需要高精度目标检测的场景，如自动驾驶、智能监控、医学影像分析等。其高效的内存管理和快速的推理速度使得它能够在实时应用中表现出色。此外，Anchor DETR的多模式设计也使其在复杂场景下的目标检测任务中具有显著优势。

项目特点

• 创新的查询设计：通过锚点编码对象查询，提升检测精度。
• 多模式处理：解决“一个区域，多个对象”的难题，增强模型的泛化能力。
• RCDA注意力机制：降低高分辨率特征的内存成本，提升计算效率。
• 高性能：在多个基准测试中表现优异，推理速度快，适用于实时应用。

使用指南

安装

首先，克隆仓库到本地：

git clone https://github.com/megvii-research/AnchorDETR.git

然后，安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

训练

在单个节点上使用8个GPU进行训练：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env main.py --coco_path /path/to/coco

评估

在单个节点上使用8个GPU进行评估：

python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 --use_env main.py --eval --coco_path /path/to/coco --resume /path/to/checkpoint.pth

使用单个GPU进行评估：

python main.py --eval --coco_path /path/to/coco --resume /path/to/checkpoint.pth

引用

如果您发现该项目对您的研究有帮助，请考虑引用该论文：

@inproceedings{wang2022anchor,
  title={Anchor detr: Query design for transformer-based detector},
  author={Wang, Yingming and Zhang, Xiangyu and Yang, Tong and Sun, Jian},
  booktitle={Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence},
  volume={36},
  number={3},
  pages={2567--2575},
  year={2022}
}

联系

如有任何问题，欢迎通过GitHub Issues或邮件（wangyingming@megvii.com）联系我们。

AnchorDETR 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/anc/AnchorDETR