如何修改detr预训练权重里的num_queries
时间: 2024-05-13 18:15:23 浏览: 5
要修改DETR预训练权重中的num_queries,您需要使用PyTorch库加载已训练的权重,然后修改其中的num_queries参数。以下是一个简单的代码示例,可以帮助您完成此任务:
```python
import torch
# 加载预训练权重
model_weights = torch.load("detr_pretrained_weights.pth")
# 修改num_queries参数
model_weights["model"]["transformer"]["num_queries"] = 10
# 保存修改后的权重
torch.save(model_weights, "detr_modified_weights.pth")
```
在上面的代码中,我们首先使用torch.load()函数加载DETR预训练权重,然后使用Python字典的方式访问其中的模型参数。最后,我们修改num_queries参数的值并使用torch.save()函数保存修改后的权重。请注意,您需要将文件路径替换为实际的权重文件路径。
相关问题
DETR中的loss_bbox_unscaled
DETR(DEtection TRansformer)是一种基于Transformer的目标检测算法,用于在图像中检测物体。loss_bbox_unscaled是DETR损失函数中的一部分,它用于计算预测边界框与真实边界框之间的差异。
具体来说,loss_bbox_unscaled是预测边界框与真实边界框之间的L1距离,用未缩放的值表示。缩放是通过将边界框坐标除以图像宽度和高度来实现的。因此,未缩放的值可以用来测量边界框的绝对大小,而缩放的值可以用来测量边界框的相对大小。
在DETR中,loss_bbox_unscaled与其他损失函数(如loss_ce和loss_giou)一起用于训练模型,以提高其对目标检测任务的准确性和鲁棒性。
在HungarianMatcher这个函数中,它对于输入的数据格式要求如下,请模拟出数据,其中batch_size为2,num_class为4: outputs: This is a dict that contains at least these entries: "pred_logits": Tensor of dim [batch_size, num_queries, num_classes] with the classification logits "pred_boxes": Tensor of dim [batch_size, num_queries, 4] with the predicted box coordinates targets: This is a list of targets (len(targets) = batch_size), where each target is a dict containing: "labels": Tensor of dim [num_target_boxes] (where num_target_boxes is the number of ground-truth objects in the target) containing the class labels "boxes": Tensor of dim [num_target_boxes, 4] containing the target box coordinates
根据HungarianMatcher函数对输入数据格式的要求,我将模拟出一个具有批量大小为2和4个类别的数据示例。
```python
import torch
# 模拟预测结果
pred_logits = torch.randn(2, 5, 4) # (batch_size, num_queries, num_classes)
pred_boxes = torch.randn(2, 5, 4) # (batch_size, num_queries, 4)
# 模拟目标数据
target_1 = {
"labels": torch.tensor([0, 1, 2]), # (num_target_boxes,)
"boxes": torch.tensor([[10, 20, 100, 150], [50, 60, 200, 180], [70, 90, 120, 220]]) # (num_target_boxes, 4)
}
target_2 = {
"labels": torch.tensor([1, 2]), # (num_target_boxes,)
"boxes": torch.tensor([[40, 50, 120, 150], [80, 90, 160, 180]]) # (num_target_boxes, 4)
}
# 创建DETR输出结果字典和目标列表
outputs = {
"pred_logits": pred_logits,
"pred_boxes": pred_boxes
}
targets = [target_1, target_2]
```
在这个例子中,我们创建了一个具有批量大小为2的DETR模型的预测结果和两个目标。`pred_logits`是一个形状为(2, 5, 4)的张量,表示两个样本中每个样本的5个预测框的类别预测。`pred_boxes`是一个形状为(2, 5, 4)的张量,表示两个样本中每个样本的5个预测框的坐标预测。
`target_1`和`target_2`是两个目标样本,每个目标样本都是一个字典,包含了目标的类别标签和边界框坐标。`target_1["labels"]`是一个形状为(3,)的张量,包含了`target_1`中3个目标的类别标签。`target_1["boxes"]`是一个形状为(3, 4)的张量,包含了`target_1`中3个目标的边界框坐标。
最后,我们将DETR的输出结果和目标数据分别存储在`outputs`字典和`targets`列表中,以便传递给HungarianMatcher函数进行匹配。请注意,这只是一个示例,实际应用中的数据格式可能会有所不同,具体取决于你的任务和数据集。