sinat_41942180的博客

DETR模型中COCO数据集的类别数量被设置为91而不是90，是因为在COCO数据集中，有80个物体类别（如人、车、狗等），但DETR模型在类别上额外添加了一个"背景"类别，因此总共有81个类别。另外，DETR还考虑了一些特殊的类别嵌入，因此总共的类别数目为91。在DETR中，将COCO数据集的类别数设置为91而不是81是因为DETR模型使用了一种称为"类别嵌入"（class embeddings）的方法，该方法将目标类别嵌入到模型中，以便直接在模型内部预测目标的类别。

DETR消除了目标检任务中的。

cur_logits`表示当前检测头的类别和位置预测，`cur_masks`表示当前检测头的掩码预测，`cur_boxes`表示当前检测头的位置预测，`size`表示当前图片的大小，`target_size`表示目标的大小。12. `out['aux_outputs'] = self.detr._set_aux_loss(outputs_class, outputs_coord)`：如果存在辅助损失，则调用`_set_aux_loss`方法计算辅助损失，并将其添加到`out`字典中。

匈牙利匹配算法

return x这是一个简单的多层感知机（MLP）模型的定义，它用于在神经网络中添加多个全连接层。总之，这个MLP模型可以包含多个隐藏层，每个隐藏层都是一个全连接层，通过激活函数ReLU进行非线性变换。最后一层是输出层，不应用激活函数。这种模型常用于各种深度学习任务，可以根据需要设置不同的隐藏层数和隐藏层维度。这段代码定义了一个多层感知机（MLP）模型的初始化函数。：这是MLP模型的初始化函数。input_dim：输入特征的维度。hidden_dim：MLP的隐藏层的维度。output_dim。