detr assert

根据您的引用内容，出现了一个名为"detr assert"的问题。根据引用，在文件"/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py"的第108行，assertion错误发生在这里。然而，根据提供的信息，无法确定具体的错误原因。如果想要解决这个问题，可以尝试引用中的方法，修改"lib/fast_rcnn/config.py"文件，将"__C.TRAIN.USE_FLIPPED"设置为False，这可能会解决问题。另外，根据引用所提到的，DETR模型是一种简洁的模型，只用了50行代码就展示了其架构。但是没有具体提到"detr assert"的相关信息。

相关问题

RT-DETR和DETR

### RT-DETR 和 DETR 的区别及特性

#### 特征差异

DETR (Detection Transformer) 是一种基于Transformer架构的目标检测模型，它通过全局自注意力机制来处理图像中的对象[^1]。与此不同的是，RT-DETR (Real-Time Detection Transformer) 主要针对实时应用进行了优化，在保持高精度的同时显著提高了推理速度。

在编码器部分两者相似度较高；然而解码阶段存在明显差别：

- **匹配策略**：DETR采用二分图匹配算法解决标签分配问题，而RT-DETR则引入了一种更高效的动态锚框机制来进行候选区域的选择和评分[^2]。

- **损失函数设计**：为了加速收敛并提高性能表现，RT-DETR改进了原有的匈牙利损失(Hungarian Loss)，提出了新的边界框回归损失项以及分类分支上的Focal loss变体形式[^3]。

#### 使用场景对比

对于需要极高准确性而不考虑计算资源消耗的应用场合，比如医学影像分析或自动驾驶汽车感知系统开发等，可以优先选用标准版DETR模型。这类应用场景通常具备强大的硬件支持环境，并且对预测结果的质量有着严格的要求。

另一方面，当面对移动设备端部署或是视频流处理这样的低延迟需求时，则更适合选择经过专门调优后的轻量化版本——即RT-DETR。该版本能够在保证一定水平识别率的前提下有效降低功耗开销，从而更好地适应边缘侧运算平台的特点[^4]。

import torch
from detr import build_model as build_detr
from rt_detr import build_model as build_rt_detr

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'

detr_model, _ = build_detr()
rt_detr_model, _ = build_rt_detr()

detr_model.to(device)
rt_detr_model.to(device)

print(f"Device used: {device}")

deformable detr

Deformable DETR是一种基于Attention机制的目标检测算法，它结合了Deformable Convolution和DETR模型，能够实现更准确、更高效的目标检测。Deformable Convolution是一种可以自适应地调整卷积核形状的卷积方法，能够更好地适应目标物体的变形和姿态，从而提高检测精度。DETR模型则是一种基于Transformer的目标检测模型，能够直接预测目标物体的数量和位置，避免了传统目标检测算法中需要使用NMS等复杂计算过程。通过结合Deformable Convolution和DETR模型，Deformable DETR能够更精确地检测目标物体，同时具有更高的计算效率。