跑通DETR VOC

＊＊＊ AI Research开发的一种端到端目标检测方法，它利用Transformer将对象检测建模为一种set prediction问题，并用一个匹配机制将预测框与对象对应。因此，DETR在目标检测方面表现良好，并且能够在较少的训练迭代次数内实现较好的性能。

要跑通DETR VOC需要完成以下步骤：

1. 安装torchvision（包含COCO API）和pycocotools：可以通过命令pip install torchvision pycocotools来完成安装。

2. 下载VOC数据集，并将其转换为COCO格式：可以使用voc2coco.py脚本将VOC数据集转换为COCO格式。

3. 下载预训练模型并将其转换为DETR格式：可以从DETR的官方GitHub仓库下载预训练权重，并使用convert_weights.py脚本将其转换为DETR格式。

4. 运行训练脚本：可以使用train.py脚本启动训练过程，该脚本提供了各种参数，如学习率、训练轮数等，可以根据自己的需求进行调整。

相关问题

使用mmdetection，怎么用deformable DETR检测Voc0714

MMDetection是一个流行的PyTorch深度学习库，用于目标检测任务，其中包括Deformable DETR这一先进的框架。要在MMDetection中用Deformable DETR检测VOC 07+12数据集（通常简称为Voc0714），你可以按照以下步骤操作：

1. **安装MMDetection**:
首先确保已经安装了PyTorch和MMDetection的基本环境，可以使用pip安装：

   pip install mmdet

2. **下载预训练模型**:
Deformable DETR在MMDetection有官方预训练模型。你可以从GitHub仓库下载适合VOC的数据集配置文件，如`configs/deformable_detr/deformable_detr_r50_fpn_1x_voc.py`。

3. **下载VOC数据集**:
下载PASCAL VOC 2007+2012的数据集，并将其转换为MMDetection所需的格式。可以使用`mmdet.datasets`中的工具函数，如`mmcv.datasets.coco.load_annotations`来处理数据。

4. **加载模型并配置**:
加载预训练的Deformable DETR模型，并设置相应的超参数。例如，在`config.py`中调整`data.train`, `data.val`等部分，指定Voc0714作为训练和验证数据集。

5. **训练模型**:
运行命令进行训练，通常是通过命令行工具：

   python tools/train.py <你的配置文件路径> -o output_dir

其中`<你的配置文件路径>`替换为上述提到的配置文件名。

6. **评估和预测**:
训练完成后，你可以使用`tools/inference.py`对Voc0714测试集进行评估，或者在新的图像上做实时检测。

如何将Deformable DETR的源码在voc 2012数据上运行

Deformable DETR ( deformable DETR)是一个基于Transformer的检测框架，它引入了可变形卷积来改进原始DETR模型对目标局部细节的捕捉能力。要在PASCAL VOC 2012数据集上运行Deformable DETR的源码，你需要按照以下步骤操作：

1. **安装依赖库**：
- 确保你已经安装了PyTorch和torchvision等必要的深度学习库。
- 如果需要，安装Deformable DETR项目本身，通常你可以通过GitHub克隆并pip install来安装。

   git clone https://github.com/fundamentalvision/deformable-detr.git
   cd deformable-detr
   pip install -e .

2. **下载预训练权重和数据集**：
- 下载Deformable DETR的预训练权重，比如在GitHub上可能会有官方发布的模型。
- PASCAL VOC 2012数据集需要手动下载。可以从`http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/`获取。

3. **配置**：
- 查看Deformable DETR的示例脚本（如`main.py`），修改配置文件（如`config.yaml`）以适应VOC 2012的数据路径和模型参数。

4. **数据准备**：
- 使用`prepare_data.py`脚本来处理VOC 2012的数据，生成用于训练和验证的所需格式。

5. **运行模型**：
- 使用命令行运行模型训练，例如：

   python main.py --cfg_file config.yaml --resume /path/to/pretrained/model.pth --data_path /path/to/voc2012 --output_dir output_voc12

这里 `/path/to/pretrained/model.pth` 应替换为下载的预训练权重路径，`/path/to/voc2012` 替换为VOC 2012数据集的路径。

6. **评估与预测**：
- 训练完成后，可以使用测试集评估模型性能，并使用模型进行预测。