Facebook公开detr算法添加多尺度训练需要修改哪些文件

DETR算法是Facebook AI Research开发的目标检测算法，支持端到端训练和推理。如果要为DETR算法添加多尺度训练，需要修改以下文件：

1. models/detr.py 中的MultiScaleDetector类：添加多尺度训练的代码逻辑。

2. datasets/coco.py 中的COCODataset类：修改图片缩放的逻辑，支持多尺度训练。

3. engine.py 中的train_one_epoch函数：修改图片输入尺寸的代码，支持多尺度训练。

4. configs/detr.py 中的DETRConfig类：添加多尺度训练的配置项。

以上是一些需要修改的文件，具体的修改内容需要根据实际情况来确定。另外，为了实现多尺度训练，还需要调整训练时的batch size、学习率等超参数，并进行一定的调试和优化。

相关问题

Facebook公开的detr算法怎么将分类损失替换为focal损失

DETR算法是一种端到端的目标检测模型，其中包含一个分类器来预测每个目标的类别。在DETR中，分类损失使用了Softmax损失函数来计算每个类别的概率分布。而Focal Loss是一种改进的损失函数，可以在强烈的类别不平衡情况下更好地处理数据。因此，DETR将分类损失替换为Focal Loss，以在训练过程中更好地处理类别不平衡的情况。具体地说，DETR中使用的Focal Loss是基于论文"Focal Loss for Dense Object Detection"中提出的公式计算的，该公式通过引入一个额外的调制参数来降低易分类样本的权重，从而使分类器更加关注难分类的样本。

detr算法怎么进行多尺度特征融合

DETR算法中的多尺度特征融合是通过在编码器的不同层级中提取不同尺度的特征来实现的。具体来说，DETR算法使用了一个多层的卷积神经网络作为编码器，每个卷积层都会对输入的特征图进行不同程度的下采样，从而得到不同尺度的特征图。这些特征图会被送入一个叫做Transformer的模块进行特征融合和物体检测。

在Transformer模块中，DETR算法使用了自注意力机制来对不同尺度的特征进行融合。具体来说，每个特征图都会被分别送入Transformer模块中，然后通过自注意力机制对不同位置的特征进行加权融合，从而得到一个全局的特征表示。这个全局的特征表示会被送入一个全连接层进行分类和回归，得到最终的检测结果。

因此，DETR算法通过在编码器的不同层级中提取不同尺度的特征，并使用自注意力机制进行特征融合，实现了多尺度特征融合的效果。