Anchor DETR训练自己的数据集

DETR（Detection with TRansformers）是一种基于transformer的端到端目标检测方法，与传统的目标检测方法不同，它不需要使用anchor。Anchor是一种预定义的边界框，用于目标检测中的候选区域生成。而DETR通过将目标检测任务转化为一个集合问题，直接将输入图像的像素映射到目标和背景的集合上进行检测。

关于如何训练自己的数据集的问题，你可以参考引用中提到的《DETR(Detection with TRansformers)训练自己的数据集-实践笔记&问题总结》这篇文章，在其中可以找到训练自己数据集的具体步骤和问题总结。

首先，你需要准备好自己的数据集。你可以下载已经制作好的NWPUVHR数据集，该数据集包含了十种类别的目标。然后，你需要配置相应的环境，生成.pth文件，并进行参数修改。最后，你可以进行训练，评估和预测。

在训练过程中可能会遇到一些bug，比如KeyError: 'area'错误。对于这些bug，你可以在引用中找到对应的解决方法。

总之，使用DETR训练自己的数据集需要进行数据准备、环境配置、参数修改、训练、评估和预测等步骤。你可以参考引用中的实践笔记文章来进行具体操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>

相关问题

DETR精度对比yolov8

DETR（Detection Transformer）和 YOLOv4 是目标检测领域两种不同的算法，它们在精度方面有一些差异。

DETR是一种基于Transformers的目标检测模型，它通过使用自注意力机制来捕捉目标之间的关系。DETR相对于传统的基于Anchor的方法，不需要先验框，可以直接输出目标边界框的坐标和类别，因此具有端到端的设计思路。DETR在大型数据集上进行了训练，并在精度方面取得了很好的结果。

而YOLOv4是一种基于深度卷积神经网络的目标检测模型，它通过将图像分成网格并在每个网格上预测目标框和类别来实现目标检测。YOLOv4采用了一系列的改进，包括使用更深的网络结构、引入SPP模块、使用PANet来提取不同尺度的特征等等，以提高检测精度和处理速度。

这两种模型在精度方面的对比很难一概而论，因为它们是基于不同的算法原理和技术路线开发的。在不同的数据集和任务上，它们的表现可能会有所不同。一般来说，DETR在一些大型数据集上的表现相对较好，而YOLOv4在速度方面相对较快。

因此，对于具体的应用场景和需求，选择合适的模型需要考虑多个因素，并进行实际测试和评估。

detr-r50-e632da11.pth

detr-r50-e632da11.pth是一个预训练的图像物体检测模型，它基于DETR（Detection Transformer）算法，使用ResNet-50作为主干网络。该模型的.pth文件是一个包含该模型权重参数的文件。

DETR模型是一种以Transformer为基础的目标检测算法，与传统的目标检测算法（如Faster R-CNN）不同，DETR不依赖于先验框（anchor box）和非极大值抑制（NMS）等传统的手段，它采用Transformer网络来直接将输入图像和输出的目标之间建立一一对应的关系。通过自注意力机制，DETR能够同时处理任意数量的目标，从而在目标检测任务中具有很好的鲁棒性。

ResNet-50是一种深度残差网络，具有50层的深度，并在训练大规模图像数据集上取得了很好的效果。ResNet-50被用作DETR模型的主干网络，负责提取输入图像的特征表示。

.detr-r50-e632da11.pth文件包含了预训练的DETR-R50模型的参数，这些参数是在大规模的图像数据集上通过训练得到的。这些参数捕获了模型在图像物体检测任务上的知识和经验，可以用于在目标检测任务中提取图像的特征表示，并预测出图像中的物体位置和类别。

使用.detr-r50-e632da11.pth文件，我们可以加载这个预训练模型的参数，并将其应用于图像物体检测任务。通过输入一张图像，我们可以使用该模型进行前向推理，得到图像中存在的物体的位置和类别信息，从而实现对图像目标的检测。