ultralytics库RT-DETR代码解析

最近读了maskformer以及maskdino的分割头设计,于是想在RT-DETR上做一个分割的改动,所以选择在ultralytics库中对RTDETR进行改进。

本文内容简介:

        1.ultralytics库中RT-DETR模型解析

        2. 对ultralytics库中的RT-DETR模型增加分割头做实例分割


1.ultralytics库中RT-DETR模型解析

从yaml文件中可以看出解码过程是由RTDETRDecoder类实现的,先看看该类的代码:

class RTDETRDecoder(nn.Module):
    export = False  # export mode
    def __init__():
        super().__init__()

    def forward(self, x, batch=None):
        """Runs the forward pass of the module, returning bounding box and classification scores for the input."""
        from
### RT-DETR-R18 模型架构与实现 #### 模型概述 RT-DETR-R18 是一种基于 Transformer 的实时目标检测模型,专为高效处理而设计。该模型采用 ResNet-18 (R18) 作为骨干网络,在保持较高精度的同时降低了计算复杂度和资源消耗[^1]。 #### 主要特点 - **轻量化**:相较于更大规模的变体(如 R50 或 R101),R18 版本拥有较少参数量,适合部署于边缘设备或移动平台。 - **快速收敛**:得益于精心调整的学习率策略和其他超参设置,即使在网络较浅的情况下也能迅速达到良好效果。 - **跨框架支持**:既可以在 PaddlePaddle 上运行也可以移植至 PyTorch 平台,方便不同环境下的应用开发人员选用最合适的工具链。 #### 架构详解 RT-DETR 整体结构继承自 DETR 家族的核心理念——即利用 Transformer 编码器-解码器来建模全局上下文依赖关系,并通过二分图匹配机制完成边界框回归任务。具体到 R18 变形: - **Backbone**: 使用标准 ResNet-18 结构提取特征图; - **Neck**: 经过 FPN(Fully Convolutional Network) 处理后的多尺度特征融合层; - **Transformer Encoder & Decoder**: 对输入序列执行注意力操作以捕捉空间位置间的关联模式;其中 Query Embedding 被初始化成可学习向量而非随机值; - **Prediction Head**: 输出类别概率分布及坐标偏移量用于后续 NMS(Non-Maximum Suppression)[^2]。 ```python import paddle.vision.models as models from ppdet.modeling.backbones import resnet def build_rt_detr_r18(): backbone = resnet.ResNet(depth=18, norm_type='bn') # 假设这里定义了 neck 和 transformer 部分... return model ```
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