detr中decoder的输出

DETR（Detection Transformer）模型的decoder部分是由多个Transformer解码器组成的。每个解码器都会输出一个注意力权重矩阵，该矩阵用于计算每个对象在编码器输出特征图中的位置和大小。同时，每个解码器还会输出一个包含对象分类和位置信息的张量，用于最终的目标检测结果。

具体来说，每个解码器会将编码器输出的特征图进行解码，并在该特征图上执行多头自注意力操作。该操作会计算注意力权重矩阵，该矩阵表示每个对象在特征图上的位置和大小。然后，解码器会根据该注意力权重矩阵，从特征图中提取每个对象的特征表示，并将其传递给最终的目标检测输出层。

因此，DETR模型的decoder输出包括注意力权重矩阵和目标检测结果张量。

相关问题

mmdetection detr改进

引用中提到，Deformable DETR是对原始的DETR算法的改进。DETR算法的整体流程包括特征向量提取、位置编码信息添加、Transformer中的encoder部分、Transformer中的decoder部分、FFN部分和后续的匈牙利匹配损失计算。而Deformable DETR的改进主要体现在对小目标检测不友好的问题上。由于原始DETR只使用了最后一层特征图进行检测，对小目标的检测效果较差。因此，Deformable DETR通过增加Deformable Convolution模块来改善小目标的检测效果。

引用中介绍了mmdetection中Detr的整体逻辑。首先，图像经过提取特征向量的操作，然后通过DetrHead计算最终的损失。具体而言，输入图像经过提取特征向量的操作得到x，然后传入DetrHead计算损失。

而引用中提到，在得到图像特征向量x、masks矩阵以及位置编码pos_embed后，可以将它们送入Transformer模块中。其中，x的维度为，mask的维度为，query_embed的维度为，pos_embed的维度为。通过Transformer模块的运算，得到outs_dec，其维度为[nb_nb_dec, bs, num_query, embed_dim。

综上所述，mmdetection中的Deformable DETR算法主要是在DETR算法的基础上进行改进，通过增加Deformable Convolution模块来改善小目标的检测效果。在mmdetection中，Detr的整体逻辑是通过提取特征向量和使用DetrHead计算损失来进行训练。而在Deformable DETR中，通过将图像特征向量、masks矩阵和位置编码输入到Transformer模块中，得到最终的输出。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Detr源码解读(mmdetection)](https://blog.csdn.net/qq_45990036/article/details/129208115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

rt-detr代码讲解

RT-DETR是一种用于图像目标检测和实例分割的深度学习模型。它的全称是Regression Transformer for Object Detection.

该模型的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过回归预测边界框的位置和类别，并使用Transformer网络进行信息的传递和整合。

RT-DETR的代码实现在PyTorch框架下，对于训练集和测试集的准备过程较为复杂，首先需要将原始图片和标签转化为模型所需的格式。然后，需要构建数据集和数据加载器，以及相应的数据预处理和增强操作。

在模型部分，RT-DETR使用了一个Encoder-Decoder结构。Encoder部分使用ResNet-50作为特征提取器，它通过多个卷积层和池化层提取输入图片的特征图。Decoder部分则是一个由Transformer模块和全连接层组成的网络，用于生成目标的类别和位置信息。

模型的训练过程包括前向传播、损失计算和反向传播等步骤。在前向传播过程中，模型将输入图片送入Encoder和Decoder，得到目标的预测结果。损失计算部分主要使用了Hungarian匈牙利算法来计算预测框和真实框之间的IoU损失。然后，通过反向传播和优化算法更新模型参数，以减小预测结果和真实结果之间的差距。

在测试阶段，RT-DETR通过在输入图片上滑动一个固定大小的窗口，得到多个不同位置的预测结果。然后通过非极大值抑制（NMS）来去除冗余的预测框，最终输出检测到的目标。

总之，RT-DETR是一个基于Transformer网络的目标检测和实例分割模型。其代码实现中包括数据准备、模型构建和训练等步骤，通过回归和转换网络实现目标的类别和位置预测。该模型的训练和测试过程较为复杂，但具有较好的检测精度和鲁棒性。